首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Monogame -等距分块,大地图上的低FPS

Monogame是一个开源的跨平台游戏开发框架,它允许开发者使用C#语言来创建2D和3D游戏。Monogame提供了丰富的功能和工具,使开发者能够轻松地构建游戏应用程序。

等距分块是一种游戏地图设计的方法,它将地图划分为等距的方块或瓦片,每个方块都有固定的大小。这种设计方法可以简化地图的创建和渲染过程,并且适用于像素风格的游戏。

在大地图上使用等距分块可能会导致低帧率(Low FPS)的问题。低帧率指的是游戏画面在单位时间内刷新的次数较少,导致画面的流畅度下降。这可能会影响游戏的用户体验。

为了解决低帧率的问题,可以考虑以下几个方面:

  1. 优化渲染:使用合适的渲染技术和算法,减少不必要的渲染操作,提高渲染效率。例如,可以使用批处理技术将多个绘制操作合并为一个批次,减少渲染调用次数。
  2. 减少计算量:对于大地图上的等距分块,可能需要进行大量的计算和碰撞检测。可以通过优化算法和数据结构,减少计算量,提高游戏性能。
  3. 异步加载:对于大地图,可以考虑使用异步加载的方式,将地图数据分块加载,减少一次性加载的压力,提高游戏的响应速度。
  4. 硬件加速:利用硬件加速技术,如GPU加速,可以提高游戏的渲染性能。Monogame本身就支持硬件加速,可以充分利用硬件资源提高游戏性能。

对于Monogame开发中遇到的低帧率问题,腾讯云提供了一系列的云服务和产品,例如:

  1. 云服务器(CVM):提供高性能的云服务器实例,可以满足游戏开发和运行的需求。腾讯云云服务器产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库(CDB):提供可靠的云数据库服务,用于存储游戏数据和地图信息。腾讯云云数据库产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 云存储(COS):提供高可靠性、低延迟的对象存储服务,用于存储游戏资源文件和地图数据。腾讯云云存储产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/cos
  4. 云网络(VPC):提供安全可靠的云网络环境,用于游戏服务器和客户端之间的通信。腾讯云云网络产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/vpc

通过腾讯云的云服务和产品,开发者可以构建稳定、高性能的游戏应用程序,并解决低帧率等性能问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

密集人体姿态估计:2D图像帧可实时生成UV贴图(附论文)

然后,研究团队用一组大致等距点对每个身体部位区域进行采样,并把这些等距点与相应身体部分预渲染展开面的点对应起来(取6个视角平面图像,为3D展开图提供参考)。 ?...为了简化这个任务,允许标注员在其中任何一个上放置等距点。不必手动旋转表面,可以让标注员直接从六个选项中选一个。 在数据收集过程中,使用是SMPL模型和SURREAL纹理。...这两步,身体部位划分和等距点对应标注可以同时进行,可以获得很高2D转3D一致性。此次研究,收集了5万人案例标注数据,以及500多万个手动标注对应点。...2.拿收集到数据集训练了DensePose RCNN模型 与单人版DenseReg类似,通过划分身体部位来对应回标注等距点。对于每个像素,去确定它在贴图上位置,并进行二维校正。 如下图所示。...在训练过程中,DensePose系统用GTX1080显卡,对于320x240图像,是以25fps速度运行;对于800x1100图像,是以4-5fps速度运行。 ?

1.5K70

效果惊艳!FAIR提出人体姿势估计新模型,升级版Mask-RCNN

我们指导标注者估计被衣服遮挡住身体部分,因此,比如说穿着一条大裙子也不会使随后对应标注复杂化。 在第二阶段,我们用一组大致等距点对每个部位区域进行采样,并要求注释者将这些点与表面相对应。...为了简化这个任务,我们通过提供六个相同身体部分预渲染视图来展开身体部位表面,并允许用户在其中任何一个视图上放置标志。这允许注释者通过从在六个选项中选择一个,而不用手动旋转表面来选择最方便视点。...我们收集了50000人注释,收集了超过500万个人工标注对应信息。以下是在我们验证集中图像注释可视化:图像(左),U(中)和V(右)是收集注释点值。 ? ? ? ?...对于每个像素,需要确定: 它倾向于属于哪个表面部位; 它对应部位2D参数化位置。 下图右边说明了对表面的划分和“与一个部位上对应”。 ?...图像上以25fps速度运行,在800x1100图像上以4-5fps速度运行。

857130

谈谈我对数据同步理解

---- 下面来看看大地图模式(这里大地图模式,是指所有玩家在一张地图上,并且战斗过程中不切换场景)。...在大地图模式,所有玩家都在一张地图上行动,因此玩家数量与房间内数据根本不是一个数据级(虽然有可能为了增加同时在线人数,可能会去地图进行分块处理,但是那也远大于房间内人数)。...这也就意味着将数据(操作数据或状态数据)广播给地图上所有玩家,是不现实。所以必须要采用AOI算法,来选取需要收到这些数据玩家。然后将这些数据组播给选取到玩家。...答案显然是否定,上面也提到,所有的战斗系统一般都会有概率存在,而一张大地图上必须也只可能有一个伪随机序列(因为玩家之间视野是交错)。...很巧我们最近开发游戏,大地图上表现确实不需要伪随机序列。 ---- 这次分析再次告诉我,一定要认清算法局限在哪里,这样才能根据实际情况灵活组合运用。别人不能用,并不是你就一定不能用。

57610

沉浸式视频技术应用与挑战

人眼对沉浸式视频要求会更加苛刻,人眼对视频机制追求需要达到50K、120fps、20bit分辨率和码率以及色域要求,才能达到真正人眼沉浸式需求。...当前我们所看到网上视频远远达不到这样要求,更多是720p、30fps、8bit。要达到人眼对沉浸式视频要求,对视频编解码以及传输都会有非常巨大挑战。...通过我们分块,可以将VR进行切分,通过切分后分块进行渲染,如果没有分块渲染,只是整个视频在VR硬件上进行渲染对计算能力要求非常高,有可能设备解码温度可能达到60摄氏度,戴在头上是没办法接受,只能在电视上进行观看...其次是对AI和图像处理而言也会带来更大挑战,传统图像处理是针对整个画面去做处理,经过Tile传输和分块之后,它进行了切割和切分处理,通过分块编码以及分块编码后视频处理能力加上边缘计算能力,金山云能够比较好地处理...第三方面是沉浸式技术,通过分块编码、延迟视角、FOV延迟能力以及通过AI去加持交互识别可以提供整个沉浸式技术给到开放平台上进行开放,我们愿景是通过整个沉浸式视频平台助推5G时代高清应用发展。

94420

沉浸式视频技术应用与挑战

人眼对沉浸式视频要求会更加苛刻,人眼对视频机制追求需要达到50K、120fps、20bit分辨率和码率以及色域要求,才能达到真正人眼沉浸式需求。...当前我们所看到网上视频远远达不到这样要求,更多是720p、30fps、8bit。要达到人眼对沉浸式视频要求,对视频编解码以及传输会有非常巨大挑战。...通过我们分块,可以将VR进行切分,通过切分后分块进行渲染,如果没有分块渲染,只是整个视频在VR硬件上进行渲染对计算能力要求非常高,有可能设备解码温度可能达到60摄氏度,戴在头上是没办法接受,只能在电视上进行观看...其次是对AI和图像处理而言也会带来更大挑战,传统图像处理是针对整个画面去做处理,经过Tile传输和分块之后,它进行了切割和切分处理,通过分块编码以及分块编码后视频处理能力加上边缘计算能力,金山云能够比较好地处理...第三方面试沉浸式技术,通过分块编码、延迟视角、FOV延迟能力以及通过AI去加持交互识别可以提供整个沉浸式技术给到开放平台上进行开放,我们愿景是通过整个沉浸式视频平台助推5G时代高清应用发展。

48320

眼动追踪传感器选型

这个也就是我选择一个原因。 这款产品同时能够以180 fps提供具有BIN模式QVGA(320×240),以及以360fps提供具有BIN和SKIP模式QQQVGA(160×120)。...利用业界最小全局快门像素,黑白 OV7251 能够以每秒 120 帧 (fps) 速度捕获 VGA (640×480) 分辨率视频,以 180 fps 速度捕获 QVGA (320×240) 视频...OV7251 高帧率使其成为延迟机器视觉应用理想解决方案。...而全局快门原理则完全不同,它是一次拍摄整幅图像,所有像素同时曝光。而且成像效果准确,曝光时间短,功耗也,未来计算机视觉将走向全局快门。...在MIPI走线时,一般需要保持DP/DN在走线过程中保持等距,保证一定耦合程度,但是需要弄清楚时,等长优先级是高于等距。且在走线时,线对之间要保持2W距离。

1.2K10

3dslicer使用教程_c4d视图设置

选择显示FPS,实时显示当前图像帧数。...(矢状面(Sagital)、冠状面(Coronal)、横断面(Axial)或者重定义倾斜方向) 分块显示(Lightbox View) 在该视图中分块显示切面,各分块显示切面是连续,从上打下,从左到右依次连续排列...可以通过拖动控制器面板上不透明度工具条或者设置控制器面板上数值设定框或者直接在视图上Ctrl键+鼠标左键上下拖动来改变前景不透明度。可以设置是否需要插值显示。...同前景层类似,可以通过拖动控制器面板上不透明度工具条(眼睛右边下拉菜单)或者设置控制器面板上数值设定框或者直接在视图上Ctrl键+鼠标左键左右拖动来改变前景不透明度。...第二行显示LabelMap层信息,首先给出是LabelMap层加载体数据名称。然后给出鼠标索引处在该VolumeIJK坐标。

2.9K20

【森城市】GIS数据漫谈(四)— 坐标系统

参考:国家大地测量基本技术规定 GB 22021-2008大地水准面忽略地面上凹凸不平,但地球内部质量分布不均匀,大地水准面仍是起伏不平。...所以如果某个地方经纬度坐标为[116.56,39.97],并不代表能在地图上准确标注出他所描述位置,因为在不同坐标系下采集同一个地点得到数据是不一样。...所以,要想在地图上准确标注出某个地点位置,除了知道坐标值外,还需要知道这个坐标值什么坐标系下采集生产。...代码ThingJS:代码灵活开发数字孪生可视化应用• 代码ThingJS提供了丰富3D开发API、完善开发文档和视频教程,熟悉基础JavaScript前端知识即可上手数字孪生3D可视化应用开发...• 代码ThingJS是纯H5WebGL架构,可在各类主流网页浏览器中自如运行,包括可在移动端直接访问运行。• 代码ThingJS提供全生命周期开发组件,大大提升数字孪生可视化项目开发效率。

60720

Unity5 植被系统分析

稀疏纹理面片草 视距 三角面数 FPS Drawcall Device.PresentCPU耗时(ms) Render.DrawingCPU耗时(ms) Render.CullingCPU耗时(ms...7.83 2.96 关闭地形 250 88.2k 23 230 12.28 13.84 6.72 关闭地形 80 39.9k 34 108 11.72 6.94 2.85 两种模型草高草326三角面草...: 稀疏纹理面片草测试: 基于红米Note1手机测试结果 视距 三角面数 FPS Drawcall Device.PresentCPU耗时(ms) Render.DrawingCPU耗时(ms) Render.CullingCPU...CPU与GPU瓶颈: 在Detal Resolution Per Patch较小,Detal分块数量较多时,如果通过视距控制降低三角面和Drawcall数量,可以发现Drawing和CullingCPU...对于占据屏幕像素较多树木测试样例来说尤为明显。 如果将Detail Resolution Per Patch设置得较大,Detail分块较少时,Drawcall数量和CPU相应耗时会大幅减少。

2.3K00

超低延迟CMAF流媒体方案解析

分块编码 实现延迟第一个必需行为是分块编码(chunked encoding)。根据MPEG CMAF标准,CMAF中各个对象命名如图1所示。...例如,一个产生4s 30fpssegment编码器将每4秒发一个HTTP POST(每个segment一个),然后在接下来4s内,构成该切片每个33ms长120个chunk将被发送到开放连接云网络...这种能力使: CDN能够缓存完整segment 对于大多数未针对延迟进行优化客户端,为ULL-CMAF提供了强大优势。...如果需要在延迟流上支持数百万受众,ULL-CMAF是一个很好技术选择。 接下来? ULL-CMAF系统所有组件都有较大改进。...基于标准延迟方法优势在于,许多公司资源可以结合起来以实现互利。

6.5K41

实时延迟流式传输

延迟分块传输 延迟分块传输除了带来延迟,还有以下几点影响: 不断接收到CMAF块流中,可以使客户端缓冲区级别更平滑,跳动更少。因此降低了缓冲区欠载风险并提高了播放稳定性。...带宽估计是任何自适应流播放器关键部分,必须解决估计带宽不足问题。学术界和整个流媒体行业正在研究寻找更好方法来估计分块延迟交付方案中带宽,例如ACTE。...例如,第二个段段可用性开始时间为AST + segment_duration * 2。 延迟流与MPEG-DASH 前文描述了分块编码和传输如何允许对仍在编码过程中片段进行部分加载和使用。...图7 具有基于模板寻址方案实时流(简化) 以图7为例,分段时间为2秒,块时间为0.033秒(即一个视频帧率为29.97 fps)。...DASH,主要做两件事: 分块编码和传输(即分块CMAF) 发送正在进行早期可用性 虽然前面的方法实现了基本延迟DASH设置,但还需要考虑进一步优化和稳定流体验。

2.2K31

流形学习概述

很多应用问题数据在高维空间中分布具有某种几何形状,即集中在某个流形附近。...下面介绍几种典型流形降维算法,包括局部线性映射,拉普拉斯特征映射,局部保持投影,等距映射。...第二步是特征映射,计算如下广义特征向量问题: 要寻找降维变换矩阵为: 等距映射 等距映射(Isomap)[4]使用了微分几何中测地线思想,它希望数据在向维空间映射之后能够保持流形上测地线距离...直观来看,就是将数据投影到维空间之前,保持数据点之间相对远近关系。 测地线是微分几何中一个概念,源自于大地测量学,是地球上任意两点之间在球面上最短路径。...我们可以形象把这个过程理解成将3D地球仪投影到2D平面地图上: 投影之前,美国离中国距离远,泰国离中国距离近,投影之后要保持这种距离关系: 实际应用 从2000年之后,在很长一段时间内,流形学习是机器学习领域里一个研究热点

1.2K40

1分钟训练百万级别节点嵌入,加拿大Mila研究所开源图嵌入训练系统GraphVite

机器之心发布 作者:Zhaocheng Zhu等 在本文中,来自加拿大 Mila 研究所唐建课题组研究人员提出了一种图上高性能嵌入训练系统——GraphVite,训练百万级别的节点嵌入只需 1 分钟左右...该系统对大图上也有非常好可扩展性,单机即可训练十亿级别的超大规模图嵌入,是目前速度最快、规模最大单机图嵌入系统。目前,该项目已经开源。...该研究显著加快了图嵌入、知识图谱嵌入和图结构&高维可视化训练速度,将多个标准数据集上嵌入训练时间刷新到了 15 分钟左右,直接促进了图上嵌入算法实现与迭代,间接影响了图表征学习算法研发范式。...单 GPU 17 分钟生成完整 ImageNet 数据集特征空间可视化,极大地方便了深度学习模型调试和可视化。...在训练过程中,多块 GPU 始终在顶点集不相交块上工作。这一设计极大地减小了多 GPU 之间同步代价,并使参数矩阵超出显存大规模嵌入训练成为可能。

87740

流形学习概述

很多应用问题数据在高维空间中分布具有某种几何形状,即集中在某个流形附近。...下面介绍几种典型流形降维算法,包括局部线性映射,拉普拉斯特征映射,局部保持投影,等距映射。...等距映射 等距映射(Isomap)[4]使用了微分几何中测地线思想,它希望数据在向维空间映射之后能够保持流形上测地线距离。直观来看,就是将数据投影到维空间之前,保持数据点之间相对远近关系。...测地线是微分几何中一个概念,源自于大地测量学,是地球上任意两点之间在球面上最短路径。...我们可以形象把这个过程理解成将3D地球仪投影到2D平面地图上: ? 投影之前,美国离中国距离远,泰国离中国距离近,投影之后要保持这种距离关系: ?

61930

用于实时 3D 重建深度和法线高速同测量

作者评估了原型系统吞吐量,结果显示高速深度和法线同时估计以及 3D 形状重建速度可以达到 500 fps。...尽管如此,现存大多数 3D 形状测量系统捕获多个子帧,来测量单个深度图或单个点云,帧速率仅为 30 fps。这种方法在测量动态对象时,系统可能会因子帧之间模糊或位移而导致噪声和误差。...深度-法线融合 稠密化后,稠密深度和法线相结合,可以通过解一个最小二乘问题来解出优化后深度: 这里, 是将所有深度值放在 深度图上向量,稠密化后得到初始值都带有后缀0。...与此同时,图中显示作者所提出方法提供了更精细凹槽,即使目标是被高速测量且在测量过程中动态移动。此外,作者还比较了分块与不分块计算结果,法线两者差距并不明显。...因此,最大吞吐量受限于重建线程,而其为400 fps。此外,单帧延迟被描述为处理时间总和。测量线程是并行执行,因此较短测量时间被排除在总和之外,系统延迟结果约为 7.8 ms。

75630

GIS数据漫谈(五)— 地理坐标系统

地理坐标系下坐标值为经纬度,所以有时也叫经纬度坐标系。CGCS2000,2000国家大地坐标系。我们很多时候直接用WGS84坐标来代替CGCS2000坐标。...假设在Google Map上以卫星底图为参考拾取坐标是 WGS-84 。由于天地图坐标系统是CGCS2000,在天地图上拾取一个点经纬度来观察。...先看看 Shapefile 文件中 .prj 文件(.prj文件中定义了该数据坐标系)。选取四个不同地方水系面数据进行对比,先把这四个面数据叠加在天地图卫星底图上。...总结:1.两个常用地理坐标系我国已全面推行使用2000国家大地坐标系。在定位精度不高应用中(相差1m无所谓情况下),可认为 CGCS2000 与 WGS-84 没有区别。...代码ThingJS:代码灵活开发数字孪生可视化应用• 代码ThingJS提供了丰富3D开发API、完善开发文档和视频教程,熟悉基础JavaScript前端知识即可上手数字孪生3D可视化应用开发

1.4K30

快7倍 | SpirDet基于降采样正交重参化+稀疏解码器有效减少延迟,同时提升小目标检测精度

信号噪声比,红外图像中大量噪声干扰可能导致将背景干扰错误地识别为目标。 早期对红外小目标的检测是基于模型方法,这种方法利用人类先验知识进行检测,并提供值得称赞实时性能。...然而,这些方法受到手工制作特征显著限制,导致泛化能力差、准确度和误检率高。近期发展将红外小目标检测重新定义为语义分割任务,使用如U-net系列架构。...数据驱动方法已经显示出相比于基于模型方法具有更优越结果。然而,这些方法在速度和性能之间难以达到平衡,这是由于高分辨率小目标特征学习与网络推理延迟之间冲突造成。...快速分支配备了粗略头,能够在较低分辨率特征图上以很小计算成本快速预测小目标的粗略潜在位置。这些潜在位置随后会经过稀疏采样,生成一个具有比例稀疏二值 Mask (例如,整幅图像0.5%)。...通过利用稀疏性和重参化机制,SpirDet能够在较低计算成本下高效地检测高分辨率特征图上小目标。

20510

QueryDet:级联稀疏query加速高分辨率下小目标检测(代码已开源)

例如,在RetinaNet中添加一个额外金字塔级别P2将带来大约300%计算量(FLOPs)和检测头内存成本;因此在NVIDIA 2080Ti GPU上将推理速度从13.6 FPS严重降低到4.85...FPS。...该策略需要以低成本和稀疏计算在所需特征图上定位小物体粗略位置。  在今天分享中,研究者提出了基于新型查询机制级联稀疏查询(CSQ)QueryDet,如上图所示。...然而,由于小目标通常在空间中分布稀疏,高分辨率特征图上密集计算范式效率非常。...受此观察启发,研究者提出了一种从粗到细方法来降低低级金字塔计算成本:首先,在粗略特征图上预测小物体粗略位置,然后集中计算精细特征图上相应位置。

66530

CVPR2021|CenterPoint :基于点云数据3D目标检测与跟踪

模型性能很好,但是论文中说该模型速度是在Waymo上11FPS,在nuScenes上为16FPS;同时模型速度实验是在TiTan RTX上做,也就是在所有边缘计算设备上均达不到实时计算。...但Center-based方法没有这个顾虑。点没有内转角。这极大地减少了搜索空间,同时保持目标的旋转不变性。...我理解是由于“检测--追踪”多目标追踪流程对检测阶段错误预测非常敏感,本文通过第二阶段预测bboxscore来降低CenterPoint第一阶段中产生错误预测,提升目标检测质量,同时进一步提升了追踪结果...其中Yt计算方式为第一阶段目标检测框对应热力图上值最大一点。It为第二阶段计算score。Qt时Yt与It几何平均值。 ? ? ?...Challenge: 论文中说该模型速度是在Waymo上11FPS,在nuScenes上为16FPS;同时模型速度实验是在TiTan RTX上做,也就是在所有边缘计算设备上均达不到实时计算,这应该算是本网络一个缺点了

2.8K20

流形学习基本方法

也就是说,用维空间中内积近似高维空间中距离。经典MDS方法,高维空间中距离一般用欧式距离。 Isomap就是借窝生蛋。...在Isomap中,测地线距离就是用两点之间图上最短距离来近似的,这方面的算法是一般计算机系中用图论中经典算法。...第二个表示式,是已知所有点线性表示系数,来求维表示(或嵌入embedding),他是一个整体求解过程。...LE基本思想就是用一个无向有权图来描述一个流形,然后通过用图嵌入(graph embedding)来找维表示。...其它d维子空间构成等距坐标。这就是理论基础大意,当然作者在介绍时候,为了保持理论严谨,作了一个由切坐标到等距坐标的过渡。

57521
领券