안녕하세요^^ 돌고래입니다.
요즘 파이썬 텐서플로우를 이용한 딥러닝을 공부하고 있습니다.
이번에 공부 하면서 달성하려고 하는 목표는 아래에 있는 방향키를 구분하는 것입니다.
위에 보이는 방향키들을 구분하는 방법은 많이 있겠지만
제가 지금까지 시도해 본 방법들은 정확도가 그리 높지 않았습니다.
할 수 있는 방법은 거의 다 써봤는데
그 중, opencv는 기능이 많아서 메이플 사냥 룬 수준에서는 꽤 높은 정확도를 보였습니다만
채집 룬은 그렇지 않더라구요.
그냥저냥 만족하며 지내다가
아는 분이 딥러닝으로 개발한 메이플 룬오토 프로그램을 보내줘서 한 번 사용해봤습니다.
제가 opencv에서 사용한 전처리, 검증 알고리즘은 시간이 꽤 오래 걸리기 때문에
5~6초 정도의 계산 과정이 필요했는데
딥러닝으로 개발된 룬오토는 1초도 안돼서 해제 하더군요..
그렇게 딥러닝이 이런 분류 과정에 있어서도 사용할 수 있다는 걸 알게 됐고
그 날부터 딥러닝 자료를 찾아보고 여러 차례의 포기를 거듭 하면서
3달 정도.. 걸렸나? 아무튼 개발 완료 ㅎㅎ
아래에 있는 메이플 룬오토 전처리에 특화(?)된 알고리즘(?)을 발견하게 돼서
mat_img[:, :, 1] = 255
mat_img[:, :, 2] = 255
클래스당 250장 정도의 학습 데이터만으로도 정확도 97% 이상을 달성!
원본 이미지들이 필요하시다면 위에 있는 파일을 받아가세요.
(업로드 용량 제한 때문에 1567개가 아니라 1483개)
압축 비밀번호 : overhigh.tistory.com
*참고로 아래와 같이 HoughCircle(원을 검출하는 알고리즘)에서
보물상자 등을 잘못 검출해서 roi가 제대로 되지 않은 이미지들도 있으니 데이터 분류시 주의해주세요.
*메이플 룬오토 프로그램 판매 및 배포는 하지 않습니다.
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