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通过强化学习和官方API制作《星露谷物语》的自动钓鱼mod

这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏,也从未成功训练过“真正的”强化学习代理(智能体)。所以这个项目挑战是:解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时,框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励,我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中,必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入,然后相应地收集合适的奖励,此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角(它只能看到玩家看到的东西),否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

小物体(即32×32像素以下的物体)的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题,我们设计了创新的体系结构,并发布了新的数据集。尽管如此,许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络(GAN)的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性,而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中,我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程,该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合,以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN,这是一种基于GAN的新型架构,可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明,我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s,无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。

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