Magic Survivalのアーティファクトの出現確率を調査しよう
#真にやりたいこと
Magic Survivalについて,確率的,統計的に調査する
その一環としてアーティファクト(AF)について調べる
目的
機械学習,特にコンピュータビジョン関係,画像処理の基礎を学ぶ
マジサバの各種データを計算し,ゲームをより効率的に進める
その一環としてAFの確率やテーブルに着目
友人の仮説を実際に検証
テーブルがあるのか
どういった確率でAFが選抜されるのか
理論的な裏付けを得る
Wikiの内容をより詳細にする
やること
映像資料を作成
友人の協力を得る
画面録画で得た動画をGoogle Driveにアップロードしてもらう
それを共有してデータを入手
映像から必要なデータを得る
画像処理の機械学習モデルを使用
映像から特定の画像を抽出する
AF選択画面
取得AF一覧
得られた画像を分析
統計的な知見を得る
実装
研究とか院に集中したい
LLMに任せてみる
目的と内容を整理してLLMを使おう
方針を立てる
https://gemini.google.com/app/4f80d46e11dcd58c
OCR部分はそれっぽいのができた > 2025/6/12
https://tomowarkar.github.io/blog/posts/colab_tips/
https://colab.research.google.com/drive/1FFrbAemgRMmVNWSa_F7P7bjJsLJ-4Z0e#scrollTo=6MWuUEen34eb
動画を撮影する > 2025/6/13
2025/6/14に一本撮影完了
https://youtu.be/xiLGLWwl760?feature=shared
Select ~の文字があるフレームでOCRするコードを作成 > 2025/6/13
あるフレームを切り出す > 2025/6/14
テンプレートマッチングを試している
短い時間ならうまくいったが,どうも不安定
何度か試したが,時間がかかりすぎてよくない
設定が面倒すぎる
https://colab.research.google.com/drive/1h_SzC1D3yDOai0Fma8GgYTUTB2kkLXp0#scrollTo=D1iMT2dm5qNo とか
機械学習しよう
機械学習でラベルごとにフレームを分割
モデルを作る
アーキテクチャを考える
データを作る
データを収集
アノテーション自動化のために収集
録画した動画を使用
良さげなシーンをコピペ
Slackに貼り付け
botでローカルにまとめる
大まかなラベルに整理
一旦魔法とAFとその他にする
転移学習でアノテーション用モデルを作成 > 2025/6/15
https://gemini.google.com/app/78673cd6374a7d3d