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DOTA、mmdetection训练

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DOTA数据集论文

一个小区域反而有很多密集目标) 密集的小物体检测(如港湾、停车场) * 检测目标的不确定性:方向的随机性和尺度随机性(如桥梁这样极端的长宽比,会使anchor先验的检测效果打折扣) 1.2 数据集简介 DOTA Annotation of DOTA 数据类别 plane, ship, storage tank, baseball dia- mond, tennis court, swimming pool, Properties of DOTA 图像尺寸 从800x800到4000x4000不等,标注直接在原图上进行,不进行裁剪。 不同类别的尺寸 ? 从表中可见实例还是具有很大的尺度变化性的。 另一方面也反映了更好的gt能够辅助学到更好的特征(虽然上下文有用比较好,但是明显斜着的舰船车辆这种带来了太大的overap,甚至框到下一辆车了,成为'hard gt',必然劣化性能) 数据集裁剪 还有一个问题,就是DOTA

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    星际2中复刻DOTA白虎

    下面我以DOTA中的白虎为例, 说明一下数据编辑器的技能制作思路 (这里不做100%的复刻, 只是为了学习编辑器, 做出演示效果). 注:这篇文章需要有数据编辑器的基础, 这个不是入门教程. ? 属性 DOTA中, 核心就是属性. 属性决定了英雄的类型, 装备的效果, 英雄的玩法等. 但是星际2中并没有力量/敏捷/智力这样的属性, 所以需要自己实现. 比如力量加19生命值, 敏捷加1攻击, 智力加13的能量值(相当于魔兽3中的魔法值) 等级 DOTA中等级是非常重要的, 因为等级的增长会带来属性的增长, 而属性又是整个DOTA的核心.

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    Dota2参议院

    Dota2参议院 Dota2的世界里有两个阵营:Radiant天辉和Dire夜魇 Dota2参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个Dota2游戏里的改变作出决定。 假设每一位参议员都足够聪明,会为自己的政党做出最好的策略,你需要预测哪一方最终会宣布胜利并在Dota2游戏中决定改变。输出应该是Radiant或Dire。 每日一题 https://github.com/WindrunnerMax/EveryDay 参考 https://leetcode-cn.com/problems/dota2-senate/

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    Dota2 Senate

    return 'Radiant' else: return 'Dire' Reference https://leetcode.com/problems/dota2

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    “人工智能”都会打Dota了?

    大家好,今天不讲点云,来聊一个目前热门的话题,但真的不是足球:) 这两天人工智能界一个比较热门的话题当属“OpenAI Five击败Dota2业余玩家队伍”了。 去年的阿尔法Go在围棋方面战胜人类最顶尖的棋手,让人工智能着实升温不少,难不成今年又要借助Dota再火一把?让我们拭目以待。 先来说说OpenAI Five到底是何方神圣? 它是由谷歌一家名叫OpenAI的人工智能公司开发的应用,由5个相互独立的网络构成,专门用来打5v5 Dota2,在游戏时,每个网络会独立地控制一个英雄。 他们做OpenAI Five的目标是在8月份击败Dota2国际顶级职业团队(不过只限于一组有限的英雄)。 与围棋比起来,Dota2就复杂多了。

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    leetcode每日一题:649.Dota2

    leetcode 每日一题:649.Dota2:https://leetcode-cn.com/problems/dota2-senate/ 一起刷题吧 一、题目分析 题目比较长,拆解大意如下: 输入 return "Radiant" if radiant else "Dire" # 作者:LeetCode-Solution # 链接:https://leetcode-cn.com/problems/dota2 -senate/solution/dota2-can-yi-yuan-by-leetcode-solution-jb7l/ # 来源:力扣(LeetCode) # 著作权归作者所有。

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    又输了,OpenAI Five完胜Dota 2半职业战队

    大数据文摘编辑组出品 今日凌晨,OpenAI Five与Dota 2人类职业玩家的对战以AI的胜利告终,Dota 2再一次被攻陷。 OpenAI Five的进步可以说是神速。 OpenAI Five 如此优秀的Dota2游戏能力,是因为神经网络和机器学习每天的数据训练数量相当于人类玩家180年的游戏时间。 从Deep Blue到AlphaGo,再到现在的Dota2,将人工智能与人类之间进行较量,一直是计算机科学领域的有趣传统。 但是如果你在Dota2中静止深思,那么你可能会被对手gank。 OpenAI的目标是提升AI战队,在今年的Dota 2国际邀请赛上击败职业战队。这项比赛是Dota 2重要的年度锦标赛,也是电子体育中最重要的赛事之一。

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    Dota2 参议院(循环队列)

    题目 Dota2 的世界里有两个阵营:Radiant(天辉)和 Dire(夜魇) Dota2 参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个 Dota2 游戏里的改变作出决定。 假设每一位参议员都足够聪明,会为自己的政党做出最好的策略,你需要预测哪一方最终会宣布胜利并在 Dota2 游戏中决定改变。输出应该是 Radiant 或 Dire。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/dota2-senate 著作权归领扣网络所有。

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    能跟你聊DOTA的神经对话模型:Meena&DialoGPT

    提到对话机器人或者聊天机器人,国内的朋友可能先想到的是微软小冰或者苹果Siri。这两个机器人由于需要完成一些功能性的任务,都采用了模块化设计,虽然神经网络在其中...

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    技术架构分析:攻克Dota2的OpenAI-Five

    文:CreateAMind陈七山 OpenAI昨日发布研究成果,宣布Dota2 5v5在限定条件下(英雄阵容固定,部分道具和功能禁用)战胜人类半职业选手。本文主要对其模型技术架构做一些分析总结。 值得注意的是,在Dota2游戏内还有其他动作,例如操控信使,购买装备,技能升级与天赋等,这些都是人工定义好,而不需AI决策的。 总结 用强化学习玩Dota2需要面对4个挑战:状态空间大,局面不完全可见(有视野限制),动作空间大,时间尺度大。

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    DOTA2先干掉中路一塔后有多大胜算?

    也就是说,DOTA2这款游戏的数据源很开放(其他类DOTA游戏没法比),这也正是我在市面上已经有非常多数据分析入门教程的前提下,执意要写「DOTA2数据分析入门」教程的原因——因为对大家来讲,那些教材使用的数据源都不对口 而DOTA2这款游戏内涵丰富,可以分析的维度很多,如果你本身是一名刀塔玩家,使用DOTA2数据源来学习数据分析,学习过程一定会很愉快。 经过一番折腾(比如搜索关键字"tower"或者"building"),我们可以发现数据出现了一些奇怪的东西: npc_dota_goodguys_tower1_mid npc_dota_badguys_tower1 _mid npc_dota_goodguys_tower2_bot npc_dota_goodguys_tower3_top tower1是什么鬼? DOTA2进入7.0时代以来,一共打了13574场职业比赛(可用下图的SQL在OpenDota - Dota 2 Statistics上查询)。 ? 难道我们要把1万3千多场比赛的信息都弄下来?

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    DOTA 2血虐人类的OpenAI,原来靠的是作弊?

    两周前,AI战队OpenAI Five还处在DOTA2击败人类的得意中; 两周后,它就陷入了作弊疑云。 美国媒体Motherboard指出了OpenAI Five在这场人机大战中的几个可疑之处。 不管是DOTA、LOL还是王者荣耀,MOBA游戏的玩家都知道,BP(ban pick)机制是保证游戏公平的重要一环,其中也体现了玩家双方团队斗智斗勇的过程。 △ DOTA2中文官网的英雄目录 目前DOTA2中有115位英雄,然而,在8月6日早上(北京时间)的人机大战中,由于OpenAI Five还没有学会这么多英雄,所以整场比赛只有18个英雄可供选择。 大概,在依靠视觉这一目标达成之前,不管AI解锁多少英雄、多少物品,赢过多少顶级人类选手,也不能算是称霸DOTA 2。 我用鼠标,你却用意念 输出也同样不公平。 另外,Riedl在深知这些的情况下,依然认为在DOTA2 5v5团战中战胜人类,是非常了不起的成就。 他看到,AI游刃有余,只要对手所处的位置不利,便可瞬间发动攻击。

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    Dota 2首场比赛不敌人类玩家

    OpenAI Five在Dota 2最受关注的TI8表演赛中,与职业战队paiN对战,最终输掉了首场比赛。 成千上万的铁杆Dota粉丝观看职业选手在第一轮比赛中对抗OpenAI Five。人类团队paiN由来自巴西的五名球员组成,而OpenAI Five则由五个长期记忆神经网络智能体组成。 限制游戏 Dota 2是一款复杂的游戏。有超过一百个可玩角色,每个角色各有各的优点和缺点。有些人能够施放特别强大的魔法咒语,有些可以快速穿行,有些非常强壮,还有一个甚至配备了蜘蛛。 OpenAI一直在努力尝试Dota 2。去年,它在比赛中以一对一的限制性比赛击败了国际队的职业玩家Dendi,两队英雄相同。

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    用数据的方式来撕逼:LOL vs DOTA2

    计算得到DOTA2女性玩家占比为6.1%,LOL为25.6%。 结合之前掌握的数据(OB战队几兄弟中,除了820,其他人女粉比例低于5%),“DOTA2女玩家占6%”这个结论基本可信。 再看DOTA2。刚刚结束的基辅特锦赛从4月24日开打,到4月30日OG夺冠,一共进行了116场比赛,总共有99名英雄出场,DOTA2当前有113名英雄,英雄登场率为87.6%。 确实,DOTA2英雄能这么幸福很大程度上要归功于低调又神秘的IceFrog。这个喜欢逛胡同、爬长城、中文特别溜的美国人,经常在微博与DOTA玩家互动,倾听玩家的声音。 ? 这些人当然知道DOTA2好玩,但生活已经剥夺了他们继续DOTA的权利——工作非常辛苦,有些人下班了还得带娃,早已没有时间和精力来操作一把需要全神贯注1小时的DOTA2。 仍然觉得自己支持的游戏无敌的朋友,我们不妨一起回顾一下LOL和DOTA2取得的成就: 我们DOTA2有成绩,6届TI夺冠3次,每次夺冠央视都会小小的报道一下!

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    Dota Campaign:分析一款挖矿与后门并存的木马

    初始感染 根据攻击文件的内容,我将此次攻击命名为了“Dota Campaign”。在此攻击活动中,攻击者通过弱SSH凭证获取到了目标设备的初始访问权。 第二个文件名叫dota2.tar.gz,这个tar文件包含的是一段恶意代码,目录名为.rsync。我用我的文件检测脚本提取了该文件中的部分内容: ?

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    OpenAI对战中国Dota2大神再次惨败

    、李泽南 在第一场输给比赛入选战队 paiN Gaming 之后,OpenAI 的人工智能并没有让我们刮目相看,在加拿大温哥华当地时间 8 月 23 日一场长达 45 分钟的比赛中,AI 输给了中国 Dota 这几天,OpenAI 人工智能在 TI8 上与人类的比赛中,人类方的出场队伍一直被赛会保密,而今天代表人类的出场阵容被公布时,大洋彼岸的我们瞬间兴奋了起来: OpenAI 对面竟然集结了中国 Dota Burning(徐志雷),中国三大Carry之一也是中国人气最高的Dota 2选手之一,敌法师冠名者,真正的无冕之王!2017年的DAC冠军。 最后,我们想说 CN Dota, best Dota。预祝中国队夺冠 TI8,LGD,咚咚咚。 想要了解 OpenAI Dota 2 项目的前世今生? 独家内容请看昨天报道:现场报道 | 面对最菜TI战队,OpenAI在Dota2上输的毫无还手之力 ?

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    Dota2团战实力蔑视人类,解剖5只“AI英雄”

    去年,OpenAI 在 DOTA 的 1v1 比赛中战胜了职业玩家 Dendi,而在距离进阶版 OpenAI Five 系统战胜人类业余玩家不过一个月的时间,今天凌晨,它又以 2:1 的战绩再次完成对人类高级玩家的 此外,就应用环境而言,不同于棋牌游戏的固定规则,像 DOTA2 这样的复杂视频游戏是 5v5 对决的战略游戏,况且,DOTA 游戏已经不断开发了十几年,游戏逻辑中有数十万行代码,且每两周更新一次,游戏语义在不断产生变化 因此,AI 玩 DOTA 的难度可想而知,它首先需要解决以下四大问题:长时视野;局部观察状态;高维、连续的动作空间;高维、连续的观察空间。 AI 在 Dota2 中的节奏和执行力非常强了,这是不是意味着它没有优化空间了? 或许,更让人期待的是,在 Dota2 这样的复杂游戏中,是否会出现“AI vs AI”的神仙打架比赛?

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