今天你羊了吗

简介: 学习

羊了个羊游戏本质上是将三张相同图案的卡牌排列在一起进行消除,之后将卡池所有卡牌全部清空即可。而不同于传统消消乐,《羊了个羊》将需要消除的卡牌依某种规则堆叠在一起,玩家需要将卡池中的卡牌从上往下,消除掉上层卡牌才能解锁下层的卡牌。玩家需要按照规则,按照图案,从卡池内选取各个卡牌完成消除就算通关。 游戏第一关非常简单,只需要用户点击卡片就能轻松通过。而这关的主要目的就是培养用户学会游戏规则,让新用户感受休闲的氛围。 第二关刚开始也是比较简单的,但是随着卡牌的消除,可选择的卡牌数量越来越少难度也会逐渐增加。看着消除后变得越来越少的卡牌,给用户胜利在望马上就能通关了的柑橘。一旦通过失败,挫败感反而进一步让人想要继续挑战。 此外相关游戏有微软的pyramid纸牌,国产的3titles,可以去知网搜一下相关算法。算法改进的难点是在左右下角两摞未知的牌,会影响原有的排序

这里主要是FPN与ROI Pooling层的应用结合,首先需要知道几个概念:

Proposal:原图中很可能包含物体的某个区域(可以是bounding box或者pixel segments) ROI:Region of Interest,表示以原图为参考的Proposal映射到对应feature map上的区域

在Faster RCNN中,通过RPN得到了一堆Proposals,这些Proposals可以理解为在原图上的框,然后会通过下采样的比率,映射到某个Feature Map上,再通过ROI Pooling的操作,将这个bbox映射到这个feature map部分区域的特征变换到相同大小,再作后续的分类和回归。

作者的所设想的思路是,不同尺度的Proposal应该映射到不同尺度的Feature Map上,假设FPN共有{p2,p3,p4,p5,p6} 个Feature Map,论文中提出了一个公式制订了这个选择规则。如下:

其中w和h是这个ROI还原回原图大小时的尺寸h和w,然后利用这个公式选择第k个feature map后,将其映射到第k个feature map上,再作后续的pooling,分类,回归操作。在Faster RCNN中仅仅使用了C4输出的single-scale feature map,所以这里预设 k0=4。

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