論文の概要: From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15963v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 16:07:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:30:00.094452
• Title: From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: ピクセルからタイトルへ:畳み込みニューラルネットワークを用いたスクリーンショットによるビデオゲームの識別
• Authors: Fabricio Breve
• Abstract要約: 本稿では,5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて,単一スクリーンショットによるビデオゲームの識別について検討する。 CNNは自動で画像の特徴を抽出し、追加機能なしでスクリーンショットからゲームタイトルの識別を可能にする。 ImageNetの事前トレーニングされた重量を使って、EfficientNetB3は最高平均精度(74.51%)を達成し、DenseNet169は22のシステムのうち14で優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates video game identification through single screenshots, utilizing five convolutional neural network (CNN) architectures (MobileNet, DenseNet, EfficientNetB0, EfficientNetB2, and EfficientNetB3) across 22 home console systems, spanning from Atari 2600 to PlayStation 5. Confirming the hypothesis, CNNs autonomously extract image features, enabling the identification of game titles from screenshots without additional features. Using ImageNet pre-trained weights, EfficientNetB3 achieves the highest average accuracy (74.51%), while DenseNet169 excels in 14 of the 22 systems. Employing alternative initial weights from another screenshots dataset boosts accuracy for EfficientNetB2 and EfficientNetB3, with the latter reaching a peak accuracy of 76.36% and demonstrating reduced convergence epochs from 23.7 to 20.5 on average. Overall, the combination of optimal architecture and weights attains 77.67% accuracy, primarily led by EfficientNetB3 in 19 systems. These findings underscore the efficacy of CNNs in video game identification through screenshots.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Atari 2600からPlayStation 5にまたがる22のホームコンソールシステムにおいて,CNNアーキテクチャ(MobileNet,DenseNet,EfficientNetB0,EfficientNetB2,EfficientNetB3)を用いて,シングルスクリーンショットによるゲーム識別について検討する。 仮説を確認することで、CNNは自動で画像の特徴を抽出し、追加機能なしでスクリーンショットからゲームタイトルを識別できる。 ImageNetの事前トレーニングされた重量を用いて、EfficientNetB3は最高平均精度(74.51%)を達成する。 他のスクリーンショットからの代替的な初期重みを用いてデータセットは efficientnetb2 と efficientnetb3 の精度を高め、後者は 76.36% のピークに達した。 全体的なアーキテクチャと重みの組み合わせは77.67%に達し、主に19のシステムでEfficientNetB3がリードしている。 これらの結果は,スクリーンショットによるゲーム識別におけるCNNの有効性を裏付けるものである。

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