Derin öğrenme tabanlı dijital oyun test sistemi tasarımı
Deep learning based digital game test system design
Yazar: MEHMET SAVRAN
Danışman: PROF. DR. HASAN BULUT
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Blockchain = Blockchain ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sanal evren = Virtual universe ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Dijital oyunlar, kullanıcıların genellikle görsel bir şekilde oyun ile etkileşime girdiği,
kullanıcılarında eğlenme hissi uyandırmak istenen programlardır. Her yazılımda olduğu gibi
dijital oyunlarda da hatalar olabilmektedir. Bu hatalar oyunların görsel veya mantıksal olarak
istenilen şekilde çalışmamasına sebep olmaktadır. Bu nedenlerle dijital oyunlarda hata tespiti
dünyadaki oyun geliştiricilerinin önem gösterdikleri ve bu konuda kaynak harcadıkları bir
alandır. Bu kaynaklara, hataların bulunması aşamasında harcanan zaman ve şirketlerin bu
hataları bulması için çalıştırdığı oyun test etme elemanları gibi örnekler verilebilir.
Bu çalışmada, YOLO adlı gerçek zamanlı nesne tanıma, sınıflandırma ve görüntü işleme
modeli kullanılarak dijital oyunlarda otomatik ve efektif bir şekilde hata tespiti yapılması
amaçlanmaktadır. Algoritması çalışırken işlediği görüntüleri bir kere sinir ağından geçirdiği
için "Yalnızca Bir Kez Bak" (You Only Look Once) anlamına gelen YOLO modeli diğer
görüntü işleme modellerine göre daha hızlı ve efektif olmasıyla bir endüstri standartı haline
gelmiştir. Bu çalışmada YOLO modelinin son versiyonu olan YOLO v10 versiyonu
kullanılmıştır.
Hata tespiti yapılması için Unity oyun motoru üzerinde üç boyutlu bir deney ortamı
oluşturulmuştur ve bu ortam üzerine oyunlarda görülen görsel ve mantıksal bazı hatalar
eklenmiştir. Bu hataları içeren görüntüler ile bir veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra bu veri
seti YOLO v10 modeli üzerinde eğitim ve test verisi olarak kullanılıp, gerçek zamanlı oyun
hatası tespiti için kullanılmıştır.
Daha sonra oyun testi için Unity MLAgents sayesinde oluşturulan takviyeli öğrenme
ajanları ile hem ortamları otomatik olarak test etmektedir hem de YOLO modeli için görüntü
kaydetmişlerdir. Çalışmada hedeflenen otomatikleştirilmiş gerçek zamanlı dijital oyun hata
tespiti, YOLOv10 modelini ve Unity MLAgents takviyeli öğrenme ajanları kullanılarak, efektif
bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada önerilen yöntemim kullanımı ile oyun test
süreçlerinde kaynakların etkin kullanımı imkânı elde edilecektir.

Abstract:
Digital games are programs in which users usually interact visuallly and are intent to
create a sense of fun in their users. As with any software, there may be errors in digital games.
These errors cause the games not to work visually or logically as desired. For these reasons,
bug detection in digital games is an area that game developers around the world attach
importance to and spend resources on. Examples of these resources include the time spent in
finding bugs and the game testers that companies employ to find these bugs.
In this study, we use a real-time object recognition, classification and image processing
model called YOLO to automatically and effectively detect bugs in digital games. The YOLO
model, which stands for "You Only Look Once" because its algorithm passes the images it
processes through a neural network once while the algorithm is running, has become an industry
standard because it is quicker and more effective than other image processing models. In this
study, the latest version of the YOLO model, YOLO v10, was used.
For error detection, a three-dimensional experimental environment was created on the
Unity game engine and some visual and logical errors seen in the games were added to this
environment. A dataset was created with images containing these errors and this dataset was
used as training and test data on the YOLO v10 model and used for real-time game error
detection.
Then, for game testing, reinforcement learning agents created with Unity MLAgents were
used to automatically test environments and record images for the YOLO model. The automated
real-time digital game error detection targeted in the study was effectively achieved by using
the YOLOv10 model and Unity MLAgents reinforcement learning agents. With the use of the method proposed in the study, efficient use of resources in game testing processes will be
achieved.