本文为极市平台原创编译，作者为缨宁。首发地址原创|CVPR论文《FaceAlignmentat3000FPS》阅读笔记。《FaceAlignmentat3000FPS》又是msra孙剑组一篇cvpr大作，之前实现了他之前的一篇《FaceAlignmentb…
模拟射击训练游戏的设计毕业论文专业,模拟,训练,毕业论文,设计,模拟射,射击训练,射击训练馆ANYANGINSTITUTESimulatedFiringTrainingGame系（院）名称：计算机科学与信息工程学院2012届计算机科学与技术200803020007指导教师姓名：指导...
科学研究证实玩FPS游戏可增进视力.来自美国罗切斯特大学的研究人员日前在《自然-神经学》杂志上发表了一篇论文，宣称玩快节奏的射击游戏可以...
本篇论文的价值：喜欢不同类型的视频游戏的玩家，在抑制性控制方面存在差异。当混淆变量被控制时,与喜欢MOBA或MMORPG游戏的个体相比，喜欢在线FPS游戏的个体显示出加速的反应时间，而取消优先性运动反应的能力减弱。
这篇文章是斯坦福大学2016年4月发的，文中提出了一种通过离线训练带标签的视频来更有效目标物体的方法。以前的深度学习用来做的算法都比较慢，这一论文的器使用了简单的前向传播而无需在线训练，测试时的帧率达到了100fps.由于在训练网络时既使用了带标签的视频，也使用…
在国内外FPS瞄准社区中，关于肌肉记忆的讨论经常会引起争论，常见的包括：FPS瞄准训练就是肌肉记忆训练；改变游戏视角灵敏度会影响肌肉记忆；肌肉记忆不存在等等。什么是肌肉记忆？根据Wiki的介绍，在现代的语境下，肌肉记忆与motorlearning是同义词。
作为一个FPS游戏迷，我一直觉得训练AI玩射击是很有意思的事情，可是一直苦于没有时间精力搭建一个方便的训练环境。今年初研究强化学习的时候发现了AIDOOM竞赛和VizDoom，觉得这个强化训练环境是研究FPSAI的不二…
这个项目的主要目的是希望能够开源一个移动端实时的Anchor-free检测模型，能够提供不亚于yolo系列的性能，而且同样方便训练和移植。其实从去年大量anchor-free的论文发表之后，我就一直想把anchorfree的模型移植到移动端或者是嵌入式设备上。
本文提出了一种基于相似度学习（similaritylearning）的器SiamFC，通过进行离线训练，线上的过程只需预测即可。这使得SiamFC在性能可观的同时，还达到了超过实时的帧率（58fps&86fps@VOT-15）。
OverFeat论文[9]从图像金字塔中计算卷积特征，用于分类、定位和检测。针对卷积特征图上的自适应大小池化(SPP)[1]算法，提出了一种基于区域的目标检测[1][30]和语义分割[29]。FastR-CNN[2]支持训练在共享卷积特性上的端到端检测器，并显示了令人信服的
本篇将介绍如何使用深度回归网络来训练一个100FPS速度的器。之前大多数的算法是基于所需要目标的特征来定位关键boundingbox,直接使用特征来识别速度快,但是准确率不高,...
很久没有写博客了,3000fps的实现公司也用上了,回来补全一下。详细说一下网上其他解读没有说到,但是实现中遇到的坑。数据增强这一步按照3000fps的前置论文ESR...
3D版FPS游戏(毕业论文doc)下载积分:1000内容提示:l河北金融学院毕业论文文献综述TrueVision3D5.8(可能更早),TrueVision3D移植并使用到DirectX8...
模拟射击训练游戏的发展也经过了几个艰辛的历程,第一款射击游戏是1973宫大战》,到1992年《重返德军总部3D》与1993年《毁灭战士》的开始初具雏形,再到年后的...
ELECTRONlCSWORLD·票I-与7察FPS加兀电子竞技的技市讨论——以《望先锋》为例广州市铁一中学汤晟源【摘要】在MOBA-~游戏称霸电子竞技届的如...
本文为极市平台原创编译,作者为缨宁。首发地址原创|CVPR论文《FaceAlignmentat3000FPS》阅读笔记。《FaceAlignmentat3000FPS》又是msra孙剑组一篇cvpr大作,之前实现了他...
论文目录摘要第1-4页Abstract第4-5页1引言第8-12页1.1项目背景第8页1.2相关工作第8-10页1.2.1FPS游戏介绍第9页1.2.2相关游戏第9-10页1.3本文主要工作...
【摘要】:FPS(第一人称射击游戏)是现今3D游戏市场的一个热门方向,它从一定程度上代表着游戏引擎技术的进步与发展,3D图形渲染和人工智能模块是游戏引擎的重要组成部分,而游戏...
高达九成的FPS玩家会因为枪法高超而感到自豪高达九成的玩家认为多练习就能提高枪法枪法的标准一般人用肉眼判断一名玩家枪法好坏的标准准:因为不准就打不中人快:因为不快就会被人...
一些研究者也已经尝试在传统的在线训练框架中引入神经网络的方法进行目标,但不幸的是,神经网络的训练是很缓慢的,并且如果要进行在线训练,这些训练得到的算法在测试时...