【什麼通靈之術都放馬過來】印度工程師學一年深度學習,秒開發火影結印 AI 辨識系統!

【為什麼我們要挑選這篇文章】是火影迷,就不要跟我說你小時候沒有偷偷結過印。面對忍術結印爆高的複雜度,印度一為僅接觸深度學習一年的工程師開發 AI 手印辨識系統,通靈之術什麼的都給我放馬過來!(責任編輯:陳伯安)

日漫看多了,連程序猿也被煽動得中二起來。

《火影忍者》可能是很多人的第一部中二動漫,什麼影分身之術、螺旋丸、通靈術等這些手勢被我們玩了又玩,永遠都玩不會膩。畢竟,「沒有什麼敵人是螺旋丸解決不了的,如果一個不行,那就再搓一個」。

但是,手勢太多也容易搞混。這不,一位初學深度學習一年的印度小哥 AngryCoder 不僅把《火影忍者》裡面的手勢學了個遍,還用機器學習開發了一個系統,專門來識別這些手勢。畫風大概就是這樣:

在 YouTube 上,這個項目也受到了大家的追捧,網友們都贊不絕口

兄弟這也太棒了吧,我老是認不出新的手勢,有它就好了!

同樣作為資深阿宅的文摘菌(本文作者)怎麼能錯過這個寶藏項目呢?文摘菌扒了一下這個項目和神秘的 AngryCoder 小哥,疫情期間,來一起回憶這部神動漫,重新點燃中二之魂吧!

狂刷火影忍者,苦於結印記不以來

其實,AngryCoder 大概一年前才開始接觸深度學習,他表示從逐漸接觸到熟練掌握神經網路的過程中,就被萬能的神經網路深深地折服了。

不過,這時小哥也遇到了瓶頸,他表示,越往後就越不知道自己能夠利用這項技術為這個世界做點什麼。(這熟悉的日漫男主內心活動)

靈光一閃,小哥決定還是回到自己的二次元世界,順便把自己對《火影忍者》刷了好幾遍的成果用上。

熟悉《火影忍者》的小夥伴都知道,《火影忍者》裡面的每個手勢都有不同的作用,比如文摘菌最喜歡的影分身之術,當按照結印順序做出手勢後,就可以創造出和你一樣的身體。

但是,各種功能和修煉等級配合不同的手勢,很難全部記下來,在艱難抉擇之下,小哥最後選擇了下圖的這些手勢進行識別:

小哥沒有選擇從零搭建神經網路,而是利用了深度學習庫 Keras 訓練了一個卷積神經系統 ,用來進行物體識別。他表示,從頭開始訓練雖然酷,但是真的太!難!了!

識別系統背後原理破解!

首先,你需要觀看《火影忍者》不下五遍,把所有的手勢和咒語,最好連「輸出全靠吼」的技能全都記好筆記,每天認真複習。

然後就到了真正面對敵人的時候了,當你準確做出上述手勢之一,系統會將你的手勢進行識別,將其轉化成 1 和 0 的程式語言,再將其送入訓練好的模型中進行識別,就可以得出最後的結果了。

以下圖為例,系統識別到,該手勢有 80% 的可能是 Ram(手印名稱),10% 的可能是 Bird,10% 的可能是 Dragon。

最後,也獲得了這樣的效果:

可以看到,系統準確地識別出了「dog」的手勢,也能在無手勢時顯示「no sign」字樣。

阿宅工程師還試著用聲音刪除 Email????

看了 AngryCoder 的影片,文摘菌深感這個小哥肯定也是個深陷二次元的有趣靈魂。

從 YouTube 主頁上初步判斷,小哥正式「營業」時間不超過一年,除了《火影忍者》手勢識別外,小哥還用 Python 玩了一把谷歌的 Dino,還嘗試用自己的聲音刪除電子郵件。

在這些項目中,文摘菌發現,除了識別火影手勢,小哥在 4 周前也用機器學習做了家居物體的識別,我們先來看幾個成功的例子,可以看到,不管是單個牙刷的識別,還是杯子、桌子多個物體識別都不在話下。

接下來,我們來看看失敗的例子,比如在電風扇面前,系統給出了「toilet 67%」的結果,這時小哥也忍不住了,在影片下方直接開罵。

在被小哥寄予厚望的抱枕識別上,系統也只是給出了「tie 68%」的結果。

三次元的世界太殘酷了,還是乖乖躲回自己的二次元好了!

最後,可能也是想集二次元程序猿之力,小哥在 YouTube 下方留下了 Discord 群聊邀請連結,感興趣的朋友可一定不要錯過了,就是手機驗證、郵箱驗證、證明你不是機器人這一系列操作令人窒息。

機器學習結印影片傳送門: 點這

(本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載,並同意  TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈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 〉,首圖來源:Angrycoder Youtube 頻道 。)

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