物体検出を用いた認識ゲーム

物体認識を用いて人間と認識されないようにするゲーム

開発メンバー

@takusandayooo
@suzumura0121
@Yu-pi-5656

ゲームの概要

1. AIが4回連続で70%人間と認識するとゲームオーバー

2. 人間と認識され確率が70%以下もしくは人間と認識されない場合に学習データに追加

3. 学習データを用いて学習を行い、モデルを更新

注意事項

• このゲームは一人用に設計されています
• 走っている人間を認識することができません
• ゲーム開始後数秒待ってから開始してください

実行環境構築

1. ライブラリーのインストール

pip install -r requirements.txt

2. トレーニング用のyamlファイルを絶対パスの変更

dataset.yamlのtrainとvalのpathを絶対パスに変更してください。

3. ゲームの実行

app.pyを実行してください。

python app.py

4. 学習データのトレーニング

train.pyを実行してください。

python train_main.py

※注意:実行環境によって./script/train/yolo_train.pyのBatch sizeを変更する必要があります。デフォルトでは50になっています。

ゲーム遷移

1. ゲームスタート

ゲームを始めるをクリック

2. モデル選択

使用するモデルを選択
※1:学習済みモデルを選択した場合は事前に学習を行ってください
※2:学習済みモデルを選択した後は必ず「選択」ボタンをクリックしてください

3. ゲームスタート

ラベルとスコアとエラーカウントが表示される

• ゲームクリアー
  Enterキーを押すとゲームクリアー

• ゲームオーバー
  連続で70%の確率で4回人間と認識された場合はゲームオーバー

使用モデル

• ゲーム
  • YOLOv8n
• 学習
  • YOLOv8x
  • YOLOv10x
  • SSD
  • Mask R-CNN
  • RetinaNet
  • DETR