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从我的学前时代开始，我记得花了很多时间在我最喜欢的Game Boy（Game Boy家系是任天堂发售的掌上游戏机家系）上玩游戏。我最喜欢的两个平台游戏是Mario（马里奥）和Wario（瓦里奥）。我记得当我的祖母看了我正在玩的游戏时，问我这是什么。我解释说这是超级马里奥。一段时间后，当她看到我再次播放时，她看着屏幕说道：“马里奥又来了？这场比赛有多长时间？”但实际上，这是一场完全不同的比赛，是瓦里奥。这段记忆激发了我对图像识别的尝试，并试着看看我是否可以训练出一个能够准确识别一些截图的分类器。
在本文中，我使用两种方法。基本的是逻辑回归，而更高级的是卷积神经网络（使用tensorflow后端和Keras）。我不会特别解释算法背后的逻辑或数学，因为在这方面已经有大量的文章。相反，我将展示如何把一个简单、随机的想法快速转换为数据科学项目。
为了简洁起见，会只发布一些代码片段。文末放上全部的代码内容。
数据准备
根据我童年的记忆，我为这个实验选择了两个游戏：《超级马里奥大陆2-6金币》和《超级马里奥大陆3-瓦里奥大陆》我选择这些游戏，是因为它们当时是我的最爱，也是在检查时发现游戏的图像在视觉上非常相似，这会使任务更难！
我想知道从这些游戏中获取大量屏幕截图的最佳方式是什么，于是决定从Youtube上播放的视频中“抓取”它们。 Python的pytube库可以帮助完成这项任务，我可以毫不费力地用几行代码就下载整个视频。
下一步是从视频中剪切帧。为此，我迭代所有帧（使用OpenCV库）并只将第n帧保存到指定的文件夹。并决定使用10k图像（每场5k）。在这两种方法中，我将使用80-20的相同训练测试分组来确保可比性。
在抓取帧时，会跳过视频的前60秒，其中主要包含开场序列和菜单（我不会在视频结尾处这样做，因此可能会包含一些噪音，但我们会看到！）
来自马里奥的示例图像
来自瓦里奥的示例图像
在查看预览之后，很明显图像的大小不同。这就是我将它们重新缩放为64x64像素的原因。此外，对于逻辑回归，我将图像转换为灰度以减少模型的特征数量（CNN将处理3个颜色通道）。
用于逻辑回归的64x64灰度图像
逻辑回归
我将从更简单的模型开始，逻辑回归是基本二元分类器之一，即，使用一组预测器，它分配两个类中的一个。
话虽如此，要使用逻辑回归来解决图像分类问题，首先需要准备数据。输入应与Scikit-Learn中的其他模型完全相同，即特征矩阵X和标签y。
由于本文的目的是展示如何为特定问题构建图像分类器，因此我不专注于调整算法并使用逻辑回归的默认设置。直接跳到结果！
逻辑回归的混淆矩阵对测试集的预测
上面我在测试集上显示结果，因此模型不能用于训练的部分数据（20％的数据）。这看起来非常棒，实际上可能有点太好了。让我们来检查一些正确、错误分类图像的情况。
正确的图像分类
错误分类的图像
5个图像中有4个错误分类的逻辑非常明显。这些是一些过渡屏幕，模型实际上无法做任何事情。第二个屏幕来自超级马里奥的水平地图，它与游戏的其他部分明显不同（这里不是平台游戏）。但是，我们还可以看到模型正确地分类了另一个地图（图像3来自正确分类的图像）。
卷积神经网络
这部分显然比逻辑回归更复杂一些。第一步涉及以特定方式存储图像，因此Keras可以做到这一点：
此目录树显示了我如何为此特定项目构建文件夹和文件。下一部分是数据增强。我们的想法是对可用图像应用一些随机变换，以使网络能够看到更多用于训练的独特图像。这应该可以防止过度拟合并导致更好的泛化。我只使用了一些转换：
- rescale - 在任何其他处理之前将数据相乘，原始图像由0-255范围内的RGB系数组成。这些值对于模型来说可能太高（具有典型的学习速率），因此乘以因子1/255会将变量重新调整为0-1范围
- shear_range - 用于随机应用剪切变换
- zoom_range - 用于随机缩放图片内部
- horizontal_flip - 用于水平地随机翻转一半图像（当没有水平不对称假设时，例如真实世界的图片）。我决定不使用此功能，因为在视频游戏截图的情况下这没有意义（数字等）
在指定图像的路径时，我还确定了要提供给神经网络的图像的大小（64x64，与逻辑回归相同）。
下面我展示了应用一些变换后的图像示例，我们看到了图像在两侧伸展。
现在是定义CNN的时候了。首先，初始化3个卷积层，在第一个中，还需要指定输入图像的形状（64x64,3个RGB通道）。之后，Keras自动处理大小，对于所有这些都使用ReLU（整流线性单元）激活功能。
卷积层变平后。由于最后两层基本上是常规ANN分类器，需要将卷积层中的数据转换为1D向量。在两个密集层之间，我也使用了drop，简而言之，在训练期间，drop忽略了指定数量的神经元（随机选择）。这是一种防止过度拟合的方法。最后一个密集层使用sigmoid激活函数，并返回给定观察属于其中一个类的概率。最后一步基本上是逻辑回归的作用。
现在是时候运行CNN了（这可能需要一段时间......）。我使用ADAM作为优化器，选择二进制交叉熵作为此二进制分类任务的损失函数，并使用准确度来评估结果（不需要使用不同的度量，因为在这种特殊情况下，准确性是我感兴趣的部分）。
那么神经网络是如何运作的呢？让我们来看看！
CNN对测试集的预测的混淆矩阵
嗯，准确性低于逻辑回归的情况，但对于这种快速构建的模型来说仍然非常好。可以通过改变卷积/密集层的数量，改变drop，对图像执行额外的转换等来微调网络。也可能是转换隐藏了图像中的一些数据（例如图像底部的摘要栏）。实际上，我最初怀疑这个栏可能在识别图像方面发挥重要作用，因为它几乎存在于所有截图中，并且两个游戏之间略有不同。
现在是时候检查一些正确/错误分类的图像的例子了。乍一看不同的是，在这种情况下，没有像屏幕转换这样明显的错误分类示例。
正确分类的图像
错误分类的图像
用LIME解释分类
作为奖励，我尝试用LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）解释CNN的图像分类。与模型无关意味着LIME可以应用于任何机器学习模型。它基于修改单个观察的特征值并观察对预测的影响的想法。
下面我展示了对图像应用LIME解释的结果。绿色区域表示对预测类别的积极影响，红色为负。从正确分类的案例中我们看到角色总是在绿色区域，这符合逻辑。但是，对于不正确的否定情况，一些图像上只有一种颜色。这提供了一些见解，但我认为可以通过额外的修补从LIME解释中提取更多信息。
正确分类图像的LIME说明
LIME对错误分类图像的解释
结论
在本文中，我介绍了如何快速将随机想法转换为图像分类项目。两种被考虑过的方法在数据集上都表现良好，我相信CNN可以在一些调整后获得更好的分数。
还有一些进一步改进的想法：
- 添加更多游戏来研究模型在多级环境中的表现
- 不同的数据准备方法 - 我可以通过从当前图像的中间切割它们来拍摄更大的图像（128x128，因为两个视频都具有更大的分辨率）。这也可以解决底部汇总栏的潜在问题。
- 在CNN的数据生成步骤中添加额外的图像变换
- 尝试在图像中检测马里奥／瓦里奥（物体检测问题）
附上全部的代码地址：https://github.com/erykml/mario_vs_wario
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