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GitHub - Honlan/wechat_jump_tensorflow
source link: https://github.com/Honlan/wechat_jump_tensorflow
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深度学习 - 微信跳一跳
2018.01.14更新
simple
目录下增加了simple.js
,思路同simple.py
,使用JavaScript
编写,在安卓上安装Auto.js
之后运行该脚本即可,好处是直接在手机上运行,不需要连电脑
2018.01.05更新
标注数据增加到1200张图片,并且用更准的faster_rcnn_inception_v2_coco
模型重新训练了一遍
知乎文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32553763
Python3.6
、OpenCV2
、TensorFlow
等adb
,用于调试安卓手机,参考https://github.com/wangshub/wechat_jump_game
simple
目录中的simple.py
使用OpenCV2
检测棋子和目标块的位置,简单粗暴,simple_ios.py
是对应的IOS版本
tensorflow
目录包括以下文件:
wechat_jump_label_map.pbtxt
:物体类别映射文件;utils
:提供辅助功能的文件;frozen_inference_graph_frcnn_inception_v2_coco.pb
:训练好的物体检测模型,共1200张标注数据,使用faster_rcnn_inception_v2_coco
训练;wechat_auto_jump.py
:自动跳一跳的代码
label.zip
提供了标注的工具,使用labelImg进行物体检测标注,使用方法可以参考物体检测标注说明.pdf
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