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景德镇二手房网:GTA 5真香!哦不,我在用深度学习做自动驾驶

选自 GitHub

项目作者:Iker García

机械之心报道

介入:Racoon X

用深度学习当「外挂」,本文将教你如何用 PyTorch 在GTA 5 中训练自动驾驶模子。
最新一代的侠盗猎车手 GTA 5 是这样一款游戏,它内含一个故事驱动的高度自由化天下,以至于游戏推出之后,许多人在通关之后(或者一点剧情没打)会实验许多非常规的玩法。 调整游戏中的物理参数、当 一个遵纪守法的「好人」,甚至在游戏里学习侧方位停车辅助考驾照……

对于 AI 开发者来说,GTA 5 有一个重大的虚拟天下,我们在里面可以开车。以是为什么不能用来训练自动驾驶呢?在新冠疫情时代,我们打游戏的时间不停增添,进而产生了勇敢的想法。
项目简介
这是一个使用深层神经网络并运用监视学习实现在 Grand Theft Auto V 中自动驾驶的开源项目。项目使用 PyTorch 编写,并使用了 Nvidia 的 Apex 扩展库,支持夹杂精度训练与推断,最多大约有两倍的速率提升。训练后模子在驾驶时的计谋是模拟人玩 GTA 时的操作,并不会去遵守游戏里的交通规则。例如:地板油在街道上穿行,并逃避其他车辆与行人。当在游戏中设置好目标点后,训练好的模子能够自主地驾驶到对应目标点。
项目地址:https://github.com/ikergarcia1996/Self-Driving-Car-in-Video-Games
项目使用人工符号的数据来训练深层神经网络,即首先纪录下游戏中的画面已经人玩游戏时的键盘操作,之后使用该数据集来训练神经网络模子。
这里需要指出的是,本项目只是用 GTA V 作为自动驾驶的例子,理论上其可用于随便一款驾驶的电子游戏中。下图为使用训练后模子举行自动驾驶的效果展示。


这手艺,比玩家都稳?


整体框架
此前大多数实验在电子游戏中实现自动驾驶的模子均包罗有深层卷积神经网络(通常是 Inception 或 Resnet)。这些模子以单一图像作为输入。当你看到如下这样一张图像时你会作出什么样的反映呢?,

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