Dota-yolov3

Почему Solo 322?

Один из скринов ставки оказался в публичном доступе. Игрок ROX.KiS Алексей Solo Березин поставил против себя (не на себя) – $100 на победу zRage с коэффициентом 3.22 и таким образом выиграл $322.

Конечно, сразу после этого команду и игроков отстранили от участия в турнирах. Solo признал свою вину и получил пожизненный бан на турнирах StarLadder. Вину других игроков доказать не удалось – поэтому был наказан только Соло. Он признался, но сказал, что тиммейты по ROX.KiS были не в курсе того, что он поставил против себя.

Была наказана только организация RoX.KIS – отстранением от LAN-финала и призовых в размере $1500 (другие участники из топ-4 отказались от поездки), а также была оштрафована на следующий сезон.

После этого прозвище «322» прилипло к Solo на всю карьеру – многих удивило, что игрок решил рискнуть своей профессиональной карьерой за такую небольшую сумму.

Что такое YOLO?

YOLO – это передовая сеть для распознавания объектов (object detection), разработанная Джозефом Редмоном (Joseph Redmon). Главное, что отличает ее от других популярных архитектур – это скорость. Модели семейства YOLO действительно быстрые, намного быстрее R-CNN и других. Это значит, что мы можем распознавать объекты в реальном времени.

Во время первой публикации (в 2016 году) YOLO имела передовую mAP (mean Average Precision), по сравнению с такими системами, как R-CNN и DPM. С другой стороны, YOLO с трудом локализует объекты точно. Тем не менее, она обучается общему представлению объектов. В новой версии как скорость, так и точность системы были улучшены.

YOLO преобразовала задачу распознавания объектов к единой задаче регрессии. Она проходит прямо от пикселей изображения до координат содержащих рамок и вероятностей классов. Таким образом, единая CNN предсказывает множество содержащих рамок и вероятности классов для этих рамок.

Начало без проблем ↑

Прежде чем мы погрузимся в код, давайте установим необходимые библиотеки для наших упражнений (если вы хотите использовать код PyTorch, ознакомьтесь с инструкциями для установки ):

Довольно сложно строить всю систему YOLO v3 (модель и используемые методы) с нуля. Библиотеки с открытым исходным кодом, такие как Darknet или OpenCV значительно упрощают этот процесс и уже многое сделали для вас. Так, что даже некоторые простые человеки уже реализовали свои проекты для YOLO v3 (посмотрите, как это сделано для TensorFlow. 2 реализация)

Импорт необходимых модулей:

Давайте определим некоторые переменные и параметры, которые нам понадобятся:

Мы инициализировали наши параметры, но поговорим о них позже. config_path и weights_path представляют собой соответственно конфигурацию модели (это YOLO v3) и соответствующие предварительно обученные веса модели. labels — это список всех меток классов для различных объектов. Каждый класс объекта при обнаружении нарисуем уникальным цветом, для чего генерируем случайные цвета.

За необходимыми файлами, пожалуйста, обратитесь к этому репозиторию , а поскольку файл весов очень большой (около 240 МБ) и в репозитории его нет, загрузите его отсюда .

Приведенный ниже код загружает модель:

c 23.09.2020 по 23.09.2020

c 24.04.2020 по 14.06.2020

c 26.04.2020 по 26.04.2020

c 19.04.2020 по 19.04.2020

c 18.04.2020 по 18.04.2020

c 28.03.2020 по 28.03.2020

c 03.07.2019 по 03.07.2019

c 12.05.2019 по 12.05.2019

c 22.03.2019 по 22.03.2019

c 02.10.2018 по 17.11.2018

c 17.11.2018 по 17.11.2018

c 16.09.2018 по 16.09.2018

c 09.08.2018 по 09.08.2018

c 01.08.2018 по 01.08.2018

c 23.07.2018 по 23.07.2018

c 07.02.2018 по 07.02.2018

c 31.01.2018 по 31.01.2018

c 29.01.2018 по 29.01.2018

DOTA_YOLOv2 provides the data convertion code, parameter files while training DOTA using YOLOv2, and the trained model is also provided. So it’s convenient for you to use them.

Installation

• install darknet
  See Installing Darknet for instructions.
• Load and visulize the data.
• Evaluate the result.
• Split and merge the picture and label.

Training YOLO on DOTA

• Get the DOTA Dataset
• Convert the Label Format
  In DOTA, the annotation format is: x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 category difficult
  While Darknet wants a .txt file for each image with a line for each ground truth object in the image that looks like: category-id x y width height
  Where x, y, width, and height are relative to the image’s width and height.
  Here, you can refer to data_transform/YOLO_Transform.py to convert the format.Note that this code is for the image of size 1024*1024. If not, you should modify it accroding to your image size. For DOTA, you can refer to DOTA_devkit/ImgSplit.py to split the images and labels.
• Modify Cfg for Your Data
  You have to change the cfg/dota.data config file to point to your data: classes=15
  train = /home/yh/dota/dota_data/YOLO/train/train.txt
  valid = /home/yh/dota/dota_data/YOLO/test/test.txt
  names = data/dota.names
  backup = /home/yh/dota/darknet/dota-backup
  You should replace the path here with the path where you put your corresponding file. And the text files like train.txt or test.txt list the image files for training or test. Notice that we use the full path of the image instead of the file name.
• Train the Model wget https://pjreddie.com/media/files/darknet19_448.conv.23
  sh train-dota.sh
• Evaluate the Results
  You can download the pre-trained model on DOTA from Baidu Drive or Google Drive, and use it to test all the test images. imgname score xmin ymin xmax ymax

DOTA database training with yolo | 基于DOTA数据集的yolo训练

Clone this repo | 克隆此仓库

git clone xxxx/dota-yolo
cd dota-yolo

Download DOTA dataset | 下载数据集

• darknent https://pjreddie.com/darknet/install/
• python3

Split | 切割

cd cfg
mkdir backup

# yolo-tiny
darknet detector train dota.data dota-yolov3-tiny.cfg

# more gpus
darknet detector train dota.data dota-yolov3-tiny.cfg -gpus 0,1,2

# resume from unexpected stop
darknet detector train dota.data dota-yolov3-tiny.cfg backup/dota-yolov3-tiny.backup

# or yolov3-416
darknet detector train dota.data dota-yolov3-416.cfg

Predict | 预测

# tiny
python test.py —image test.png —config cfg/dota-yolov3-tiny.cfg —weights cfg/backup/dota-yolov3-tiny_final.weights —classes cfg/dota.names

# or 416
python test.py —image test.png —config cfg/dota-yolov3-416.cfg —weights cfg/backup/dota-yolov3-416_final.weights —classes cfg/dota.names

Pretraind params | 预训练的参数

百度云 链接: https://pan.baidu.com/s/1V6fxrUpHLhukiJ-vT0F0pQ 提取码: pfq6

google drive: https://drive.google.com/drive/folders/1Y-W2npeaqflfO8IUA7gx9PzmesaSl9rY?usp=sharing

Конфигурация

Как упоминалось в предыдущем абзаце, все, что нам нужно сделать сейчас, это создать несколько файлов конфигурации. Они определяют расположение обучающего набора и набора тестов, имя класса объекта и предоставляют руководство по архитектуре используемой нейронной сети.

Стандартное эталонное изображение набора шахматных данных

Во-первых, нам нужно разделить набор данных на обучающий набор и тестовый набор. Для этого мы используем два файла .txt, каждый из которых содержит путь к определенному изображению в наборе данных. Чтобы ускорить работу, я подготовил скрипт Python, который автоматически создаст для нас эти файлы. Вам нужно только указать расположение набора данных и определить процент разделения между обучающим набором и набором тестов. Ниже представлен фрагмент файла train.txt / test.txt.

.data — это последний файл, который нам нужно предоставить. Давайте на примере следующего проекта обсудим его содержание — Chess Detector. В этом примере у меня есть 12 уникальных классов объектов, которые я хочу идентифицировать. Затем мы указываем местоположение файла, который определяет, какие фотографии принадлежат обучающему набору, а какие фотографии принадлежат тесту, и, наконец, местоположение файла с именем метки, которое обсуждалось ранее. Чтобы все работало правильно, файлы chess.data, chess_train.txt, chess_test.txt и chess.names необходимо переместить в каталог project / yolov3 / data.

Значение YOLO

Итак, перво-наперво, YOLO это аббревиатура, которая расшифровывается как You Only Live Once. Если кто не силен в английском языке, то поясню. Фраза переводится как «Живешь только раз».

Теперь уже стало гораздо понятнее, как же интерпретировать данную фразу. И тут то и возникают сложности. Некоторые считают, что фраза «Живем лишь раз» это некий призыв к действию, и оно действительно так, с этим не поспоришь. А вот к каким именно действиям, тут уже и каждый накручивает что хочет. Многие этим оправдывают курение, алкоголь и другие «радости». Вот как всегда, народ любит все перевернуть с ног на голову. А тут еще и новомодное словцо подвернулось. К слову, опять же, как и со SWAG’ом, многие даже и расшифровки не знают.

Примеры картинок, которые демонстрируют понимание YOLO среди подростков из группы вконтакте:

Ну и какой образ у вас формируется? Свободолюбивый человек, курящий, в татушках и постоянно тусующийся. Нужно ведь успеть все попробовать и жить в свое удовольствие. Но только это не верно! YOLO не подразумевает путь саморазрушения!

Первая карта — коронный Earth Spirit через физ. урон

Уже на старте в адрес OG прилетело много критики от зрителей трансляции за странный пик. Рейнджовый кор Leshrac для Сумаила под Магнуса? Звучит как безумие, но задумка была вовсе не в этом.

OG сыграла в свою традиционно-агрессивную «Доту» и взяла Earth Spirit для Топсона, который просто уничтожил Инвокера в мидлейне и собрал быструю Саблю. Уже на 13-й минуте у него было почти 200 (. ) урона с руки — и это без учёта Empower.

Но, по традиции, OG руинила себе игру фирменными дайвами, которые ViKin.gg вовремя пресекала. Виталий «v1lat» Волочай дал отличное название таким действиям команды — «одживщина».

После этого OG сделала несколько удачных выходов и набрала 12 тыс. преимущества, однако коры команды Адама «Aramis» Мороза не сильно отставали по нетворсу. ViKin.gg затянула игру, и метовый керри-Акс разрубил всех врагов, в то время как SumaiL на Лешраке вносил довольно мало урона, а 500 демеджа с руки Топсона под Магнусом уже не хватало.

Финальный закуп и урон Топсона

OG отказалась от своего yolo-плейстайла ради путёвки на TI10 — это и плохо, и хорошо

7 июля OG провела первый матч квалификации на The International 2021 по Dota 2. Первую карту против ViKin.gg команда отыграла в своем традиционном yolo-стиле, но победить не получилось. После этого OG будто подменили — коллектив кардинально перестроил пики и плейстайл, и это сработало.

Swag and Yolo

04 Feb 2015 в 22:10

04 Feb 2015 в 22:10 #1

Откуда пошли эти фразы и че они значат?

04 Feb 2015 в 22:12 #2

secretly was a gay , c 60-x помоему, но точно не знаю, врать не буду. Yolo — фиг знает. Вообще тебя в гугле забанили?

04 Feb 2015 в 22:13 #3

04 Feb 2015 в 22:14 #4

You Only Live Once. Каждая новая тема от тебя все глупее и глупее.

04 Feb 2015 в 22:14 #5

yolo — you only live once переводчик в помощь если уровень английского ниже 5 класса

04 Feb 2015 в 22:14 #6

Ю лив онли ванс (живем один раз)

04 Feb 2015 в 22:15 #7

Swag-модный YOLO- аббревиатура,означающая «живем только 1 раз»(не помню расшифровки)

04 Feb 2015 в 22:16 #8

Secretly we are gays

04 Feb 2015 в 22:16 #9

04 Feb 2015 в 22:17 #10

04 Feb 2015 в 22:17 #11

Yolo-you only live once-живешь один раз.Произносится когда делается какой-то экстремальныйопасныйнеобдуманный поступокдействие. Swag:одна из версий-Secretly we are gays(По секрету мы геи) Лично я используюпонимаю слово Swag-Круть. Американский сленг.

Обнаружение объекта через YOLO

YOLO — это алгоритм обнаружения нескольких объектов, который также работает в режиме реального времени. Картинаавтомобили с автоматическим управлением, которым необходимо идентифицировать автомобили, пешеходов и светофоров во время вожденияилипросто комментируя фильм, YOLO очень быстр, потому что «вы смотрите только один раз», то есть вы выполняете один шаг прямого распространения и сразу же точно знаете, где находится объект на изображении и к какому классу принадлежит этот объект. Как вишня на вершине, YOLO может обнаружить несколько объектов на изображении.

Dota 2 Daily WTF — YOLO

28 Фев 2017 в 21:43

Таланты и их поклонники

Есть у ребят и свои фирменные приемы, которые пригодятся и в будущем. Так, Батырхан Еркин видит себя актером. В этом он признался во время интервью с представителями телевидения. Проект вызвал повышенный интерес казахской прессы. Поэтому журналисты охотно отправились в гости к блогерам. Правда, пришлось соблюдать все правила, не забывая про маску, перчатки и остальные меры безопасности.

Идеи для сюжетов есть всегда. В этом ребята не сомневаются. Достаточно увидеть локации, интересных людей – и замысел обретает очертания. Такие моментальные озарения очень востребованы в тик ток доме. Потому и собирается компания проживающих в нем создавать только яркие ролики, основанные на вполне реальных событиях либо тех, что могли произойти в жизни. Однако против фантазий на невероятные темы они также не отказываются. Вполне вероятно, что и такие видео найдут своих зрителей.

Аудитория казахских тик токеров давно не ограничена территорией страны. Их поклонники живут и в Индонезии, и в Японии, и в России. Да и творчество представлено многогранное, рассчитанное на разные вкусы.

Алина Ким за два года набрала десять миллионов подписчиков, а Ренат Исраилов вспомнил, что после первого миллиона пообещал перекрасить волосы. И об этом после второго миллиона поклонники напоминают постоянно.

Авторские песни ребята также пишут. Потому не исключают, что в искусстве они добьются успеха. Необязательно оставаться лишь блогерами.

Другие социальные сети

Создание контента для TikTok – не единственное занятие участников проекта. Другие соцсети дают возможность представить свои таланты в ином формате и привлечь новых поклонников.

Для Инстаграма ребята снимают истории, используют Ютуб-канал для продвижения роликов. Пообщаться с наиболее активными поклонниками можно с помощью электронной переписки, свою почту тиктокеры предоставляют всем желающим.

Ребята хорошо ориентируются в возможностях соцсетей, понимают, что у каждого потенциального подписчика свои пристрастия, поэтому открыты для общения и не ограничиваются ТикТоком.

Другие видео

Чем YOLO отличается от других алгоритмов глубокого обучения для обнаружения объектов?

Основное отличие YOLO от других алгоритмов сверточной нейронно й сети (CNN), используемых для обнаружения объектов, заключается в том, что он очень быстро опознает объекты в режиме реального времени. Принцип работы YOLO подразумевает ввод сразу всего изображения, которое проходит через сверточную нейронную сеть только один раз. Именно поэтому он называется “Стоит только раз взглянуть”. В других алгоритмах этот процесс происходит многократно, то есть изображение проходит через CNN снова и снова. Так что YOLO обладает преимуществом высокоскоростного обнаружения объектов, чем не могут похвастать другие алгоритмы.

Представьте себе автомобиль, оснащенный функцией самостоятельного вождения, который использует обычный алгоритм обнаружения объектов сети CNN. Если алгоритм заметит впереди препятствие, машина затормозит сама. Но в данном случае все будет происходить медленно, и алгоритм увидит объект-препятствие довольно поздно. Это может привести к аварии. Теперь представьте себе ту же ситуацию с YOLO. На этот раз автомобиль оснащен алгоритмом YOLO и остановится как раз вовремя, так как очень быстро обнаружит препятствие в режиме реального времени.

Вторая и третья карты — игра на Сумаила. Наконец-то ему взяли полноценного кора!

Оказавшись в шаге от вылета в нижнюю сетку, OG полностью перестроила свой драфт и взяла Сумаилу метового кора — Медузу. Но при этом не утратила свою непредсказуемую изюминку и пикнула Алхимика в офлейн.

С этого момента OG играла на своего керри. На 11-й минуте он получил Аганим от Себа и сразу же оторвался по золоту. Примерно до 25-й минуты OG играла в нестандартную для себя «Доту» 4+1 и давала спейс Сумаилу. Всё закончилось весьма ожидаемо — Медуза набрала критическую массу и сломала лица всем.

Третья карта прошла по идентичному сценарию, только в этот раз Себ вышел с линии еще более богатым — он собрал Аганим на 10-й минуте и снова отдал его Сумаилу. Уже к 20-й команда вела 20 тыс. по нетворсу, благодаря чему полностью контролировала карту и смогла забрать двух Рошанов. У «викингов» не осталось выбора, кроме как написать «gg» на 27-й минуте.

За две последних карты OG показала отличную размеренную «Доту» в академическом стиле. С одной стороны, это здорово, ведь это действительно работает! Команда спейсит и принимает на себя удар, а Сумаил благополучно бьёт крипов. С другой стороны, после yolo-стайла и дайвов это выглядело как-то скучно. Кажется, двукратные чемпионы всерьез нацелились на TI10, но будто бы потеряли свой шарм и превратились в заурядную команду. Разве это те безбашенные игроки OG, которых мы знаем и любим?