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深度学习入行一年能干啥?菜鸟程序员开发系统识别火影手势,收获大把二次元粉丝

大数据文摘 · 2020-04-09
解锁童年回忆新的打开方式,小朋友你的中二之魂是否正在熊熊燃烧?

编者按:本文来自微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:刘俊寰,36氪经授权发布。

日漫看多了,连程序猿也被煽动得中二起来。

《火影忍者》可能是很多人的第一部中二动漫,什么影分身之术、螺旋丸、通灵术等这些手势被我们玩了又玩,永远都玩不会腻。毕竟,“没有什么敌人是螺旋丸解决不了的,如果一个不行,那就再搓一个”。

但是,手势太多也容易搞混。这不,一位初学深度学习一年的印度小哥AngryCoder不仅把《火影忍者》里面的手势学了个遍,还用机器学习开发了一个系统,专门来识别这些手势。

画风大概就是这样:

视频链接:

https://youtu.be/mCcla6k3lXA

在YouTube上,这个项目也受到了大家的追捧,网友们都赞不绝口:

兄弟这也太棒了吧,我老是认不出新的手势,有它就好了!

同样作为资深阿宅的文摘菌怎么能错过这个宝藏项目呢?文摘菌扒了一下这个项目和神秘的AngryCoder小哥,疫情期间,来一起回忆这部神动漫,重新点燃中二之魂吧!

二次元的深度学习,中二患者狂加buff!

其实,AngryCoder大概一年前才开始接触深度学习,他表示从逐渐接触到熟练掌握神经网络的过程中,就被万能的神经网络深深地折服了。

不过,这时小哥也遇到了瓶颈,他表示,越往后就越不知道自己能够利用这项技术为这个世界做点什么。(这熟悉的日漫男主内心活动)

灵光一闪,小哥决定还是回到自己的二次元世界,顺便把自己对《火影忍者》刷了好几遍的成果用上。

熟悉《火影忍者》的小伙伴都知道,《火影忍者》里面的每个手势都有不同的作用,比如文摘菌最喜欢的影分身之术,当按照结印顺序做出手势后,就可以创造出和你一样的身体。

但是,各种功能和修炼等级配合不同的手势,很难全部记下来,在艰难抉择之下,小哥最后选择了下图的这些手势进行识别:

小哥没有选择从零搭建神经网络,而是利用了深度学习库Keras训练了一个卷积神经系统,用来进行物体识别。他表示,从头开始训练虽然酷,但是真的太!难!了!

小哥接下来也在视频中向大家解释了识别系统背后的原理。

首先,你需要观看《火影忍者》不下五遍,把所有的手势和咒语,最好连“输出全靠吼”的技能全都记好笔记,每天认真复习。

然后就到了真正面对敌人的时候了,当你准确做出上述手势之一,系统会将你的手势进行识别,将其转化成1和0的计算机语言,再将其送入训练好的模型中进行识别,就可以得出最后的结果了。

以下图为例,系统识别到,该手势有80%的可能是Ram,10%的可能是Bird,10%的可能是Dragon。

最后,也获得了这样的效果:

可以看到,系统准确地识别出了“dog”的手势,也能在无手势时显示“no sign”字样。

最后,对于那些连第一步都做不到的《火影忍者》假粉,小哥也送上了贴心小礼物(此时需要配上程序猿的笑声):

菜鸟阿宅程序猿勇闯三次元:现实太残酷

看了AngryCoder的视频,文摘菌深感这个小哥肯定也是个深陷二次元的有趣灵魂。

从YouTube主页上初步判断,小哥正式“营业”时间不超过一年,除了《火影忍者》手势识别外,小哥还用Python玩了一把谷歌的Dino,还尝试用自己的声音删除电子邮件???这病得不轻啊。

在这些项目中,文摘菌发现,除了识别火影手势,小哥在4周前也用机器学习做了家居物体的识别,我们先来看几个成功的例子,可以看到,不管是单个牙刷的识别,还是杯子、桌子多个物体识别都不在话下。

接下来,我们来看看失败的例子,比如在电风扇面前,系统给出了“toilet 67%”的结果,这时小哥也忍不住了,在视频下方直接开骂。

在被小哥寄予厚望的抱枕识别上,系统也只是给出了“tie 68%”的结果。

三次元的世界太残酷了,还是乖乖躲回自己的二次元好了!

最后,可能也是想集二次元程序猿之力,小哥在YouTube下方留下了Discord群聊邀请链接,感兴趣的朋友可一定不要错过了,就是手机验证、邮箱验证、证明你不是机器人这一系列操作令人窒息。

Anyway,一起来造作啊!

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2020-04-09

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