摘要
游戏里英雄打开魔法书,一页上有若干法术“槽位”,每个槽位有一个图案、四周的小角标数字,以及图案下方的法术名称。之前的读取器只做“图案匹配”(把图案和目录里的标准图比对),没有派发任何“名称文字”的读取。图案被角标数字挡住时,图案匹配会失败,但名称可能清清楚楚。
本实验(内部编号 B104)在每个确认有法术的槽位下方裁出名称行,用已有的文字识别器读出原样文字,作为与图案身份互相独立的输出。冻结后在开发集上 148 个名称读对 145 个,没有接受任何错字。
要回答的问题
在不训练新模型的前提下,复用已有的槽位检测和文字识别,能否可靠地读出魔法书上每个法术的原样名称?可靠的标准事先定为:训练集和开发集都不得有错误接受,且名称正确率 ≥ 95%。
数据与来源
- 从早先的数据集清单(B047)重新枚举全部 43 张魔法书页,不重新挑成功样本。其中 38 页有完整的槽位参考:532 个位置、376 个名称、156 个空位;另 5 页没有完整参考或被说明框遮挡,单列为未评分。
- 按原来源分组:训练 24 页、校准 5 页、最新开发 9 页。校准和开发组都是已曝光过的开发数据,不是新盲测;封存来源未读。
一个分母审计发现:之前的图案评估里,最新开发组 92 个有法术的槽位只有 84 个进入身份分母。差额不是漏采,而是名称带有“精湛”“高级”等前缀、变体或异体字时,旧评分器无法唯一映射到目录身份。本轮名称评估把它们计入分母,不改目录,也不擅自去前缀。
| 分区 | 有参考页 / 全部页 | 槽位 | 已标名称 | 原可唯一映射目录身份 |
|---|---|---|---|---|
| 训练 | 24 / 28 | 336 | 228 | 213 |
| 校准 | 5 / 5 | 70 | 56 | 52 |
| 最新开发 | 9 / 10 | 126 | 92 | 84 |
方法
- 消费当前截图里自动检测到的法术槽位,不提供任何真实框、名称或场景答案。
- 对确认有法术、几何合理的槽位,在图案下方按固定比例提出名称裁区(图案中心左右各 0.85 个图案宽,垂直从图案底部往下 0.03 到 0.26 个图案高)。只支持原生 2560×1440 中文界面,图案宽高 110–190 像素、宽高比 0.75–1.33。
- 用常驻的文字识别器读原生图和放大 3 倍图两次:分数都 ≥ 0.90 且文字完全一致才接受。两次来自同一模型,不算独立证据。
- 增加字符格式门:只接受汉字和空白。训练中发现一处纸纹被读成末尾的
~,整项拒读并保留原文,而不是删掉符号冒充读对。 - 空槽、未知占用、几何异常、越界、低分、冲突都记为未知。
设置
先在训练 24 页上实跑,逐个检查失败裁区,只在训练上做有界修正;然后冻结几何、门槛和字符格式,才运行校准和开发组。名称读取是默认关闭的可选属性,开启后新增 spellbook_titles 字段,不覆盖图案身份结果。
结果
训练:228 个名称、108 个空槽。初始 220 对 / 3 评分错 / 5 拒读。检查全部 8 个失败后发现:两处旧标注写“塌方”,画面实际是“坍方”,模型其实读对了;一处真正多读了 ~。加上格式门并修正两条标签后为 222/228(97.37%)、6 拒读、0 错接、空槽无输出。这个数字包含 2 条标签修正,不是模型训练增益。
冻结后的开发结果:按原参考为 142 对 / 3 错 / 3 拒读;3 个“错误”同样是“塌方/坍方”标注问题。另存三条像素标注修订后:
| 分区 | 名称正确 / 声明名称 | 错接 | 拒读 | 空槽误输出 | 名称全对页 |
|---|---|---|---|---|---|
| 校准 | 56 / 56 | 0 | 0 | 0 / 14 | 5 / 5 |
| 最新开发 | 89 / 92 | 0 | 3 | 0 / 34 | 6 / 9 |
| 合计 | 145 / 148(97.97%) | 0 | 3 | 0 / 48 | 11 / 14 |
此前被中央数字遮住、图案匹配失败的 5 个法术,名称都能读出;图案的原拒判保持不变。
回归:两张完整书页和四张其他场景控制图(英雄、生物、日志、普通战场),关闭/开启名称各跑一次,除新字段外完整结果保持;两页各 12 个名称全对,其他四图不新增名称。受影响的 18 个测试文件 230 项通过。
失败与负结果
- 三个拒读:“脆弱”“力量之歌”“手铐”,两次读字都与参考相同,但至少一次分数低于 0.90。没有为开发组降低阈值。
- 标注本身有错误(塌方/坍方),修订另存,旧标注和旧评分保留;这些修订不能算作算法提升。
- 英文等其他字形暂不接受,需要单独扩展验证。
局限
这是 3 个已曝光来源组上的名称字段开发测量,不是新盲测,也不是全部魔法身份、整页信息或“独立十场 ≥95%”的验收。名称不覆盖图案身份,中央数字、图案与名称的关系、带说明框的书页、其他分辨率都未验收。没有重测时延。
结论与下一步
已有检测和文字识别在受约束的组合下,就能可靠读出法术原样名称,不需要新训练。下一步在训练集上改进被中央角标遮挡的图案匹配,并用独立输出的名称来核对冲突(而不是互相回填猜测),保留名称前缀和多个候选。
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