Разработка самообучающегося бота. Как лучше настроить экранное зрение?
Всем доброго времени суток. Ситуация такая: в целях повышения своего навыка программирования поставил себе цель написать самообучающегося бота с экранным зрением, который будет проходить простенькую двухмерную стрелялку. Писать решил на питоне. Взял модель Sequential из бесплатной гугловской библиотеки, настроил ему зрение кое - как, вроде всё работает. Но учится он очень медленно. Для оптимизации ИИ-чаты предлагают какие то странные решения, поэтому я решил обратиться сюда. Суть его обучения в чём: за действия на экране - уничтожение врагов и подбор полезностей он получает счёт, который тоже отображается на экране. Я использовал tesseract, чтобы переводить эту картинку с числом счёта в значение и использовать в дальнейшей логике наград. Проблемы начались, когда tesseract стал вызывать утечки памяти. У меня появилась идея убрать его полностью, а уничтожение врагов и подбор бонусов как то регистрировать самому. Но я не знаю, как лучше это реализовать. Прошу вашего совета. Также я понимаю, что объяснение моё скорее всего слишком сжатое, и без примеров кода оно мало что скажет, но я не знаю, какие именно его части стоило бы привести, а целиком кидать не хочу. Если подскажете - я дополню вопрос.
Покажи как ты запускаешь тессеракт. Он сам по себе может быть и протекает но если ты завершаешь сеанс внешнего процесса каждый раз - то уборка памяти должна происходить средствами ОС.
Еще раз перечитал. Вобщем не нужен тебе Tesseract. Это лишнее звено. Попробуй обучение построить полностью на OpenCV. Тессеракт это морально устаревшее приложение и вряд-ли оно будет органично встраиваться в современный стек Machine Vision
В Ultralytics есть все и сразу. Но можно руками по перекрытию ББ между кадрами определять какой объект куда двигается. если они не кучкуются, то проблем нет.
