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<!DOCTYPE html>
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<head>
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<meta charset="utf-8" />
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes" />
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<title>rapport</title>
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<style>
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span.smallcaps{font-variant: small-caps;}
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span.underline{text-decoration: underline;}
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div.column{display: inline-block; vertical-align: top; width: 50%;}
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ul.task-list{list-style: none;}
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</style>
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<![endif]-->
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</head>
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<body>
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<center>
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<h1 id="classification-dans-rocket-league-sideswipe">Classification dans
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Rocket League Sideswipe</h1>
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Laurent Fainsin — Damien Guillotin — Pierre-Eliot Jourdan
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</center>
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<p>Lien vers notre <a
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href="https://github.com/Tocard-Inc/Deep-Learning">dépot GitHub</a>.</p>
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<p>Lien vers notre <a
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href="https://fainsil.users.inpt.fr/content/DL/dataset.zip">dataset</a>.</p>
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<h2 id="description">Description</h2>
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<p>Le but de ce projet est de permettre la reconnaissance
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(classification) de voitures dans le jeu vidéo mobile Rocket League
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Sideswipe, et ce peu importe les accessoires équipés tels que les roues,
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les chapeaux, les stickers, les couleurs…</p>
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<h2 id="méthodolgie-dacquisition-du-dataset">Méthodolgie d’acquisition
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du dataset</h2>
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<p>Pour acquérir les quelque 400 000 images de notre dataset, nous avons
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simplement écrit un script capable d’automatiser la customisation des
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modèles ainsi que la prise de screenshots. Il nous aura fallu environ 18
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heures pour constituer notre dataset.</p>
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<p>Notre dataset est un dossier contenant toutes nos images et une base
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de données sqlite3 faisant le lien entre les noms de nos screenshots
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(des uuids) et les paramètres de la voiture dans l’image.</p>
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<p>Par exemple <code>ec7d32da-ad24-11ec-813b-e0d4e8390134.jpg</code>
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correspond au modèle de voiture 2 (la werewolf) à la team 0 (les bleus),
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à la couleur primaire 50%, à la couleur secondaire 0%, au chapeau n°12
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(le Rasta), au sticker n°1 (le Kana), à la roue n°4 (l’Helicoprion) et à
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la 3ème rotation.</p>
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<p>Voici l’image associée:</p>
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<p><img src="image_methodo.jpg" /></p>
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<h2 id="méthodologie">Méthodologie</h2>
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<p>Nous pensons dans un premier temps fractionner notre dataset de la
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manière suivante:</p>
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<table>
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<thead>
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<tr class="header">
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||
<th style="text-align: center;">Train</th>
|
||
<th style="text-align: center;">Test</th>
|
||
<th style="text-align: center;">Validation</th>
|
||
</tr>
|
||
</thead>
|
||
<tbody>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">70%</td>
|
||
<td style="text-align: center;">15%</td>
|
||
<td style="text-align: center;">15%</td>
|
||
</tr>
|
||
</tbody>
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||
</table>
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||
<p>Nous utiliserons les méthodes fournies par Tensorflow pour split
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notre dataset via ces proportions.</p>
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<p>Notre objectif final serait d’utiliser l’augmentation pour obtenir
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plus d’un million d’images.</p>
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<h2 id="pronostic">Pronostic</h2>
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<p>Si l’on décide d’évaluer le réseau sur des voitures avec une rotation
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qui est la même que lors de l’acquisition des données, le résultat
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devrait être plus que correct mais si l’on évalue le réseau sur une
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rotation différente, c’est là que les problèmes peuvent arriver, il se
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peut que l’on sur-apprenne la discrétion de nos rotations.</p>
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<h2 id="chargement-de-nos-données">Chargement de nos données</h2>
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<p>Comme nous possédons un grand nombre d’images et comme celles-ci sont
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réliées via un csv/sqlite3, nous allons devoir utiliser une <a
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href="https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv#using_tfdata">structure
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||
spéciale</a> de Tensorflow pour charger les images via leur association
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dans le csv/sqlite3, et aussi pour permettre de ne pas tout charger en
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mémoire (car notre dataset sera très probablement de taille supérieur à
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la RAM de nos machines).</p>
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<h2 id="exemple-du-dataset">Exemple du dataset</h2>
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<p><img src="demo_datas.gif" /></p>
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||
<table>
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||
<colgroup>
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||
<col style="width: 8%" />
|
||
<col style="width: 23%" />
|
||
<col style="width: 23%" />
|
||
<col style="width: 23%" />
|
||
<col style="width: 23%" />
|
||
</colgroup>
|
||
<thead>
|
||
<tr class="header">
|
||
<th style="text-align: center;">Rotation</th>
|
||
<th style="text-align: center;">Octane</th>
|
||
<th style="text-align: center;">AfterShock</th>
|
||
<th style="text-align: center;">Werewolf</th>
|
||
<th style="text-align: center;">Breakout</th>
|
||
</tr>
|
||
</thead>
|
||
<tbody>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">0</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_0.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_0.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_0.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_0.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="even">
|
||
<td style="text-align: center;">1</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_1.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_1.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_1.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_1.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">2</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_2.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_2.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_2.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_2.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="even">
|
||
<td style="text-align: center;">3</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_3.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_3.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_3.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_3.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">4</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_4.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_4.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_4.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_4.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="even">
|
||
<td style="text-align: center;">5</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_5.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_5.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_5.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_5.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">6</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_6.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_6.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_6.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_6.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="even">
|
||
<td style="text-align: center;">7</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_7.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_7.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_7.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_7.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="odd">
|
||
<td style="text-align: center;">8</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_8.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_8.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_8.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_8.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
<tr class="even">
|
||
<td style="text-align: center;">9</td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/0_9.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/1_9.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/2_9.jpg" /></td>
|
||
<td style="text-align: center;"><img src="demo_datas/3_9.jpg" /></td>
|
||
</tr>
|
||
</tbody>
|
||
</table>
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||
</body>
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||
</html>
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