UnrealC++ PP 20240628_10

ImageAiCon PP

진행중

1. Unreal의 ImageAI공부하기
   1. 알고리즘 관련 강의 학습

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사전지식

https://inradestrt.tistory.com/695

$ \epsilon - Greedy $

https://inradestrt.tistory.com/696

Exploration & Exploitation Trade-Off

https://inradestrt.tistory.com/697

DQN(Deep - Q - Networks)

https://inradestrt.tistory.com/698

TensorFlow DQN Agent 구현

 

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결과물

https://colab.research.google.com/drive/1m3OxeUCt3XthHJDg3iZ2Rma6PpGXfIAx#scrollTo=69RjXx50pJoY

inflearn_CatchGame_DQN_example.ipynb의 사본

코렙이 아닌 로컬로 돌려본 결과. 리소스를 엄청 먹는다.

 

무작위로 떨어지는 빨간 네모를 파란 받침으로 받으면 Win 놓치면 Lose하는 방식

데이터의 가중치는 왼쪽 -1 가만히있기 0 오른쪽 1 로 3개의 결과노드가 존재.

 

중간의 128 -> 128의 히든노드로 데이터가 이동하여 결과물이 도출된다.

가장 최근의 50개 결과를 저장하여 현재 노드의 이동결과에 반영한다.

코렙에서는 np라이브러리의 버전이 맞지 않아서 오류가 발생한다. np라이브러리의 버전관리가 필요하다.

 

로컬로 돌리는게 더 쉬움.

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진행 예정 작업

1. Unreal ImageRetargeting 코드제작
   1. 언리얼 함수 상으로 지정된 카메라의 타겟뷰를 이미지값으로 저장 반환하는 방식이 존재함.
   2. TCP방식으로 데이터 통신처리를 진행
   3. TensorFlow를 사용하여 전달받은 이미지로 학습 알고리즘 연산.
   4. 연산결과를 다시 언리얼로 전달하여 학습된 데이터를 갱신.
   5. 4번과 3번을 반복
2. 학습결과확인 후 재학습
3.  5와 6을 원하는 AI행동패턴이 나타날때까지 반복

목표

1. TensorFlow를 사용하여 알고리즘이 동작하는지 직접적인 확인을 진행.
2. TensorFlow 를 사용하지 않고, 스스로의 C++코드로 알고리즘 함수 구현부를 직접 제작하여 사용하는것
   (파이썬만으로 k means clustering를 구현하였을 때, 구현객체가 C++의 연산처리속도를 따라잡지 못하는 상황이 있었음)
3. UI관련 제작방식은 C#으로, 함수부는 DLL파일로 포팅하여 언리얼 엔진에 집어넣기.

완료된 작업

 

Unreal의 ImageAI공부하기

1. CNN알고리즘 다시 복기하기
2. 알고리즘 선별(DQN)