楽してユリアンを上手くなりたい②

はじめに

前回の続きです。 https://3daysbouzu.hatenablog.com/entry/2021/10/07/003649

教師なし学習でストリートファイター5のキャラクタの顔分類をしたい。 そのために、特徴量作成にヒストグラムとResNetを用いた。 裏でHOG特徴量を使用して見たが上手くいかなくて泣いた。

覚書

7000枚以上の画像を持っているが、今回使用したのは1478枚。

ヒストグラムに関して

RGBすべてを使った場合と、Bのみを使った場合を確認した。

ヒストグラムをMeanShiftに入れる。Bandwidthは2。 結果はRGBを使用した場合を示す。

ユリアンなどは上手く分類できているが、負けガイルのクラスとして7や140が選ばれている。原因は確認していないが、ノイズ等によってOverFittingが引き起こされた可能性が示唆。

ResNetに関して

ResNetの出力である1000次元のベクトルをMeanShiftに入れる。 Bandwidthは2。

結果は以下で、上手く分類できているように見える。

クラスは0-61の62種類であり、頻度分布を確認すると以下。

クラス0,1が飛び抜けて多い。これはユリアンのクラスである。

使用した画像をクラス順に並べてざっと確認してみる。 画像多めなので、記事末尾に。

いい感じに分類できていることがわかる。 ただし、負けジュリなど、一部別クラスに分類されたものもある。 このあたりは手修正。

次回は相手キャラとトリガーの関係を調べる。

また書きます。