Utiliser les jeux vidéo pour améliorer la vision par ordinateur

La Randomisation de domaine est une technique super utile en vision par ordinateur. Elle permet aux modèles de vision de mieux fonctionner quand ils passent d'un environnement visuel à un autre. Ça veut dire que les modèles entraînés dans un cadre peuvent s'adapter plus facilement à des cadres différents mais similaires. Cependant, les méthodes existantes dépendent souvent de moteurs de simulation complexes qui peuvent être difficiles à construire et à maintenir. Ça peut rendre ces méthodes moins pratiques pour une utilisation large.

#Présentation de BehAVE

Ce travail présente BehAVE, un nouveau cadre qui profite des jeux vidéo commerciaux existants pour la randomisation de domaine. Au lieu d'avoir besoin d'accéder à des moteurs de simulation complexes, BehAVE utilise la diversité visuelle qu'on trouve dans les jeux vidéo. Une de ses caractéristiques clés, c'est qu'il aligne le comportement des joueurs, décrit à travers des descriptions textuelles de leurs actions, avec des vidéos montrant un contenu similaire.

BehAVE a été testé sur 25 jeux de tir à la première personne (FPS). Les résultats montrent qu'il peut transférer efficacement les comportements des joueurs d'un jeu à un autre, même quand les jeux sont visuellement différents. Par exemple, s'il est entraîné sur un jeu FPS, il peut montrer de bonnes performances sur des jeux FPS complètement nouveaux sans avoir besoin d'entraînement supplémentaire. Il montre même des améliorations dans le transfert de connaissances à travers différents genres de jeux, atteignant jusqu'à 22% de performance en plus.

#L'Importance de Modèles de Vision par Ordinateur Robustes

Créer des modèles de vision par ordinateur (CV) solides et adaptables est devenu un axe de recherche clé. Ces systèmes sont utilisés dans divers domaines, comme la robotique, la conduite autonome et l'analyse sportive. Comme ces systèmes doivent s'adapter à beaucoup d'environnements différents, il est crucial de s'assurer qu'ils peuvent transférer ce qu'ils apprennent à travers des cadres variés. La randomisation de domaine est apparue comme un moyen prometteur de renforcer les modèles de CV en les entraînant sur des visuels variés.

Cependant, construire des simulations précises demande beaucoup de temps et d'efforts. Ajuster les paramètres de simulation ajoute une couche de complexité supplémentaire, ce qui peut rendre tout le processus très gourmand en ressources.

#Utiliser les Jeux Vidéo pour la Randomisation de Domaine

Pour réduire la dépendance aux simulations coûteuses, ce travail présente une nouvelle façon de réaliser la randomisation de domaine. Plus précisément, il utilise la riche diversité visuelle des jeux vidéo. BehAVE est unique parce qu'il n'a pas besoin d'accéder aux moteurs de jeu pour le processus de randomisation. Cette caractéristique permet aux modèles de CV d'être entraînés sur des vidéos de différents jeux vidéo commerciaux.

Les vidéos de gameplay sont générées par les actions des joueurs, ou les entrées du contrôleur, qui dictent ce qui se passe à l'écran. BehAVE aligne des vidéos de différents jeux basées sur des comportements de joueurs similaires. Il fait ça en utilisant l'encodage sémantique des actions, qui incorpore des informations significatives sur les actions des joueurs. Quand les actions des joueurs sont exprimées en texte, elles peuvent guider l'alignement des encodages vidéo.

#Entraîner le Cadre BehAVE

BehAVE a été entraîné en utilisant un ensemble de données appelé SMG-25, qui contient des données de vidéos synchronisées et d'actions de joueurs de divers jeux FPS. Le cadre ajuste et améliore l'espace de représentation de l'encodeur vidéo. Les résultats indiquent que BehAVE est capable d'identifier des comportements de joueurs similaires, même quand l'apparence visuelle des jeux diffère significativement.

L'étude évalue la capacité de BehAVE à classer les comportements des joueurs à travers différents jeux FPS tout en étant entraîné seulement sur le jeu Counter Strike: GO. De plus, elle teste ses performances quand il a été précédemment entraîné sur un jeu d'un genre différent, Minecraft. Les résultats mettent en évidence une meilleure transférabilité en utilisant les encodages vidéo alignés de BehAVE par rapport aux méthodes traditionnelles.

#Contributions Clés de Ce Travail

Ce travail apporte plusieurs contributions importantes :

1. L'introduction du cadre BehAVE pour la randomisation de domaine à travers des jeux vidéo commerciaux.
2. Le développement d'une nouvelle méthode d'Encodage Sémantique des Actions qui transmet les actions des joueurs sous forme de texte descriptif, ce qui aide à l'entraînement d'alignement.
3. Des résultats expérimentaux détaillés montrant l'efficacité de BehAVE sur le nouvel ensemble de données SMG-25.

#Compréhension Vidéo en Vision par Ordinateur

Les méthodes de compréhension vidéo se concentrent sur l'interprétation des informations visuelles présentées dans des séquences d'images au fil du temps. Grâce aux avancées en apprentissage profond, de grands progrès ont été réalisés dans diverses tâches de compréhension vidéo. Cela inclut la classification vidéo, le résumé et le suivi d'objets. La recherche actuelle met l'accent sur des stratégies d'entraînement qui ne sont pas liées à des tâches spécifiques, permettant des représentations vidéo puissantes pouvant être utilisées dans de nombreuses applications.

#Améliorer la Transférabilité grâce à la Randomisation de Domaine

Bien que les modèles de base fonctionnent bien dès le départ, ils ont du mal à transférer leurs connaissances d'un domaine visuel à un autre. La randomisation de domaine comble cette lacune en injectant de la variabilité dans les données d'entraînement. Cependant, la dépendance à des simulateurs uniques limite souvent la variabilité, restreignant la capacité globale de transfert.

Cette recherche adopte une approche sans simulateur, utilisant le contenu visuel riche des jeux vidéo commerciaux. Plusieurs études ont suggéré que l'utilisation de jeux divers peut améliorer la généralité des approches d'apprentissage automatique.

#Collecte de Données pour l'Ensemble de Données SMG-25

Une grande partie du travail a consisté à créer l'ensemble de données SMG-25, qui inclut des données de divers jeux FPS. Le processus de collecte a été effectué sur une machine de jeu portable fonctionnant sous Windows 11 et équipée d'un GPU intégré AMD 780M. L'ensemble de données comprend 25 jeux FPS différents, assurant une large gamme de styles graphiques et de modes de jeu.

Pour collecter les données, un script personnalisé a été utilisé tout en jouant manuellement à ces jeux. Ce script a enregistré les visuels de gameplay et les actions des joueurs, les synchronisant dans le temps. Les données incluent les entrées des joueurs comme les mouvements de souris et les pressions de touches, qui ont été enregistrées avec les captures d'écran.

#Prétraitement des Données pour l'Analyse

Après la collecte des données, diverses techniques de prétraitement ont été employées pour transformer les données d'action brutes en étiquettes d'animation significatives. Par exemple, les mouvements de souris ont été analysés pour déterminer le comportement de panoramique des joueurs dans les jeux FPS. Deux types principaux de mouvements de souris ont été identifiés : Auto-Centre et Libre-Forme.

Une autre étape clé a été de définir des seuils pour déterminer les animations de panoramique significatives, afin de s'assurer que seules les données pertinentes soient utilisées pour l'analyse. Les animations ont ensuite été étiquetées en fonction des actions des joueurs et de leur timing.

#Création d'un Ensemble de Données Synchronisées

L'ensemble de données final comprenait des paires synchronisées de vidéos et de descriptions textuelles des actions des joueurs, qui ont été utilisées pour entraîner le cadre BehAVE. Les données ont été organisées en fenêtres représentant environ une seconde de gameplay, aidant à standardiser les entrées pour le cadre.

#Entraîner et Évaluer BehAVE

Le processus d'entraînement de BehAVE impliquait d'aligner les encodages vidéo basés sur des comportements de joueurs similaires. L'entraînement a utilisé divers encodeurs vidéo et texte pré-entraînés. Les résultats des tests de BehAVE ont montré qu'il améliorait la qualité du regroupement des comportements et réduisait l'écart de domaine par rapport aux méthodes traditionnelles.

Le cadre a été évalué dans différents contextes, y compris en variant le nombre de jeux utilisés pour l'entraînement, et les effets sur la performance d'alignement ont été notés.

#Transférabilité du Cadre BehAVE

Un accent significatif de ce travail a été d'évaluer dans quelle mesure BehAVE peut transférer des comportements appris à de nouveaux jeux FPS. Cela a été réalisé en utilisant des classificateurs entraînés sur différents domaines sources, y compris CS:GO et Minecraft. Les résultats ont indiqué que les encodages de BehAVE amélioraient significativement la classification des comportements dans des jeux inconnus, démontrant son efficacité.

De nombreuses expériences ont été réalisées pour comparer les performances de BehAVE par rapport aux méthodes traditionnelles, montrant à quel point la transférabilité s'est améliorée à travers différents genres de jeux.

#Directions Futures et Scalabilité

La recherche outline différentes pistes pour le travail futur, y compris l'exploration du potentiel de BehAVE à apprendre de genres de jeux divers et à améliorer la transférabilité. La scalabilité est également discutée, car la configuration actuelle était limitée par les ressources de calcul, mais le cadre pourrait mieux fonctionner avec plus de données et de ressources.

#Considérations Éthiques

Enfin, le travail reconnaît les préoccupations éthiques liées à l'utilisation des données de gameplay, en particulier dans le genre FPS. Une réflexion minutieuse sur les implications du déploiement de ces données pour des applications réelles est jugée nécessaire.

#Conclusion

Le cadre BehAVE démontre une méthode prometteuse pour utiliser les jeux vidéo dans la randomisation de domaine sans avoir besoin d'accéder à des simulations complexes. En alignant les encodages vidéo basés sur le comportement des joueurs, BehAVE montre qu'il améliore efficacement la transférabilité des modèles de vision à travers des domaines visuellement distincts mais comportementalement similaires. Les résultats de divers jeux FPS valident son potentiel, fournissant une approche robuste et efficace pour améliorer la vision par ordinateur dans divers environnements.