強化学習で目指すF-ZERO王者（前編） - Qiita

できたもの（途中経過） F-ZEROのコースをsegmentationする深層学習モデルをJetson Nano上で動かしています．480x288，30FPSで処理できています． Realtime "F-ZERO" course segmentation model is running on Jetson Nano. It is part of "gaming AI making challenge" as my personal work.#jetson #nvidia pic.twitter.com/AYCqE75JbG — nobu_e753 (@nobu_e753) September 27, 2019 キャプチャしたものはこちら（キャプチャの過程で負荷がかかり，レートが落ちています） Realtime "F-ZERO" course segmentation model is

[yarumato]

“480x288，30FPSで処理できています。　強化学習 x F-ZEROについてはいくつも先行事例。　とっかかりはゲーム画面からの情報の抽出です”

[sh19910711]

"強化学習: 馴染みのないゲームが題材にされていることが多い / F-ZEROについてはいくつも先行事例 / ゲーム機実機を組み込んだ構成 / ezcap 261: Linuxに対応 + Jetson Nanoに接続しcv2.VideoCapture()をたたく" 2019

[tmatsuu]

わいわい

[knok]

遅延は問題ないレベルなのかな