LOL Analysis Sketch

데이터를 직접 받아올 수 있는 것들

FPS 몇까지?
Metric은 어떤 것을 사용할 것인가?
Inference환경은?
베이스 모델은?

1. 데이터셋을 어떻게 구축할 것인가? dataset

LOL 게임 영상에서 특정 부분들을 분류하고 데이터를 축적할 수 있어야 함.
OpenCV를 이용, 영상의 미니맵 부분에 대한 좌표를 수동으로 입력하고 영상을 저장한다.

-> 미니맵 영상 데이터셋 구축에 대한 알고리즘 구현 -> 추후에 자동화까지.

1. OCR에 대한 필요성, LOL 영상 내 팝업 문구를 인식하고 텍스트로 받아올 수 있는 알고리즘 필요.

2. 킬각 계산기
   HP, MP, 물방, 마방, 방관, 마관 고려.

To do list:

1. 챔피언 얼굴 겹쳤을 때, 어떻게 할 것인가? occlusion

2. 데이터셋 축적에 따른 모델 업데이트를 어떻게 자동화할 것인가? Life-long learning, offline / online learning

3. 서비스 연계의 측면에서, 모델 서빙 방식에 대한 고민?

4. 실시간 중계 영상 분석 시, 하이라이트 화면으로 넘어갔을 때 현재 게임 상황과 괴리가 생기는 부분. OCR로 REPLAY 인식.

정글러의 스마이트 핫 스팟
스마이트를 최적으로 사용하기 위한 루트

유저 입장 개발자/회사 입장에서 서비스를 만들기 이전에, 유저 입장에서 어떤 반응을 낼 것 인가에 대한 질문에 답을 해야한다.

랭 서포터 영상 분석