Как я Лигу Легенд парсил

[watti]

ожидал что будут примеры полезного на практике применения

[sleep3r]

На практике извлеченные данные используются для построения рейтинговых моделей для предсказания исходов матчей. Но это уже совсем другая тема, отличная от компьютерного зрения.

[sleep3r]

Если вам интересна тема практического применения схожих систем для профессиональных команд, то вы можете найти отсылки к этому в упомянутой статье здесь или, к примеру, вот еще статья есть.

[melnoff]

А не проще было бы из памяти напрямую читать эти данные? Или античиты не дадут сделать?

[Tarakanator]

а откуда в памяти эти данные? Стримят только видео\аудио потоки вроде.

[wolframko]

На вход идут данные с видеотрансляции, в самой игре нельзя загружать живые матчи.

[A_c_i_d]

Я думаю что проще было бы Вам прочитать статью. Вопрос сразу бы отпал)

[melnoff]

Понять и простить) мой интерес к играм закончился как раз при просмотре чужих игр на движке игры (конкретно на starcraft первом). И, даже, мысли не было, что уже все в виде видеопотока смотрят, соответственно не понял, к чему такие сложности.

[Alexey2005]

А точность распознавания какая?
В последнее время я несколько разочаровался в нейросетях из-за их неприятной особенности, которую я называю «проблема 80%».
То есть при распознавании или классификации объектов точность 80% достигается практически «из коробки», но вот дальше каждый дополнительный процент даётся всё трудней и трудней. Чтобы достичь точности 85%, нужно изрядно постараться и пошаманить с архитектурами и предварительной обработкой данных, чтобы достичь 90% — это надо вообще наизнанку вывернуться, а точности 95% мне не удавалось достичь ни разу.
Ну, а полезность классификатора, который даёт 10% ошибок, не очень-то велика. Если задача разовая, так проще вообще индусов с пакистанцами нанять, чтобы они вручную всё рассортировали.

[sleep3r]

К сожалению, я не могу распространяться по поводу метрик, но вы можете оценить качество распознавания цифр верхней панели снизу используя текущие результаты распознавания номеров домов, которые я упоминал в статье. Как видите, для текущей SOTA модели процент ошибок уже менее одного процента.

[Dinxor]

точность 80% достигается практически «из коробки», но вот дальше каждый дополнительный процент даётся всё трудней и трудней

Если распознаваемые символы имеют один шрифт, размер, не соприкасаются и не имеют наклона, нейросеть в принципе должна обеспечить очень точный результат. В моих экспериментах символы с поворотом +-30 градусов при условии определения точных границ распознавались на 99 % без особых усилий. Я работал с капчами, этого хватало для 80% точности — остальные проседали в основном из-за соприкасающихся символов. Сложная сеть смогла обеспечить 99%, я недавно описывал свой опыт в статье.

[sleep3r]

На самом деле интересный вопрос про античиты, позволят ли они читать что-то из памяти :)

К сожалению, да, чтобы эти данные оказались в памяти их туда нужно сначала загрузить. В действительности LoL поддерживает так называемые replay файлы, но проще наверное было бы парсить сразу их. Жаль только, что для турнирных игр такие файлы достать нельзя.

[zoldaten]

Жаль, что кода нет. Остается только поверить вам на слово.