机器之心报道 机器之心编辑部 人类玩家游戏还没玩通,AI 已经能造个游戏了。 侠盗猎车手 5(GTA5)是一款经典的动作冒险游戏,深受玩家欢迎,多个研究团队曾为它推出补丁,以使其具有更加逼真的游戏质感。 在第三方不断为 GTA5 推出补丁的同时,许多玩家高呼:「GTA6 什么时候能出啊」。我们无法揣摩 R 星的思路,GTA6 目前尚未发布,不过有一款 AI 独立开发的「GTA5」,你可以试试。 它的名字叫做「GAN Theft Auto」,和真正的 Grand Theft Auto 略有差别。 玩家们在玩
大数据文摘出品 作者:Caleb 前一阵子,全球玩家都在担心,难道苦苦等了8年的GTA6,又要延期了吗? 大概一周前,GTA6突然被放出了大规模内容,共计90多个视频,上万行源码。这也可以说是电子游戏史上最大的一次泄密事件了。 此前,这位泄露了GTA6内容的黑客在GTAForums更新了帖子,不仅直接放出自己的邮箱、Telegram,还向开发商Rockstar Games(R星)喊话,表示“期望达成一个交易”。 9月19日,R星也终于发布公告,承认了泄露内容的真实性,并指出此次泄露是由三方力量非法进入了内
神经网络负责处理画面中的一切信息,包括远处的风景,你每按下一次键控制车左转或右转、车撞到边栏等操作。
更有意思的是,据英特尔表示,这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上,完成一次画质增强推理,只需要半秒钟的时间。
GTA5是一款自由度极高的开放性游戏,该游戏支持自定模型组件,从而让其更加灵活能够定制出一些具有独有特性的动画,甚至可以拍摄简单的电影,在模型替换上有多种替换形式,一种是新增,另一种是直接替换原有的NPC路人等,这里我研究了一段时间终于搞明白了,GTA5中每个游戏组件的具体功能,从而能够将轻易的实现模型的替换,与新增等,另外GTA5还支持外部脚本扩展,你可以自己编写一些外部功能性脚本,灵活强极高。
相信在面试中,只要问到Spring,基本都会抛出一个问题,说说你对Spring IOC理解吧?虽然在日常的开发经常会使用到,但是要回答起来,并不简单。大脑经过简单的头脑风暴后,蹦出了控制反转、依赖注入这样的词语。显然这些并不是面试官想听的。
由于为语义分割注释像素级标签非常费力,因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而,由于合成域与真实域之间存在域间的差异,用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中,我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理,提出了一种适应目标域纹理的方法。首先,我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调,得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能,我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
原文名称:Reading game frames in Python with OpenCV - Python Plays GTA V 原文链接:https://pythonprogramming.net/game-frames-open-cv-python-plays-gta-v/ 原文作者:@Harrison 本文是Harrison《Python Plays GTA V》系列教程第一篇。 当OpenAI's Universe(Universe)出现后,很多文章都在鼓吹大量的游戏(甚至GTA5)已经做
2020年7月24日的时候,R⭐发了条公告,大概意思就是说GTA在线模式大表哥2在线模式要更新了,大表哥首当其冲,GTA紧跟其后。
如图,本周Epic商城免费送GTA5,而且是一经入库永久拥有,并不是限免几天,而且还是豪华版,自带新手包。直到5月21号前都可以免费领。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设training和inference时,采用的数据服从相同的分布(distribution)、来源于相同的特征空间(feature space)。但在现实应用中,这个假设很难成立,往往遇到一些问题:
是重新搭一个模型呢,还是拿来新数据重新调参,在这个已经训练好的模型上搞迁移学习呢?
DeepMind在13年发了一篇paper,叫做”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”,讲的是怎么教计算机玩atari游戏
话不多说,上资源: 链接:https://pan.baidu.com/s/1oWE6L0J1s33R_2zfcxiG_A 提取码:b9tf 解压后,先启动GTA5,进入游戏菜单界面 然后打开Xenos(32位)或者Xenos64(64位) 将文件夹下的GTAO_Booster.dll拖动进列表框内
领域适应对于在新的、看不见的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型通过专注于发现域不变表示或通过在未配对的图像域之间进行映射,在适应新环境方面取得了巨大进展。虽然特征空间方法很难解释,有时无法捕捉像素级和低级别的域偏移,但图像空间方法有时无法结合与最终任务相关的高级语义知识。我们提出了一种使用生成图像空间对齐和潜在表示空间对齐来适应域之间的模型。我们的方法,循环一致的对抗性领域适应(CyCADA),根据特定的有区别的训练任务指导领域之间的转移,并通过在适应前后加强相关语义的一致性来避免分歧。我们在各种视觉识别和预测设置上评估了我们的方法,包括道路场景的数字分类和语义分割,提高了从合成驾驶领域到现实驾驶领域的无监督自适应的最先进性能。
对语义分割来讲基于卷积神经网络的方法,依赖像素级ground-truth标记,但是对未知领域可能泛化效果并不好。因为标记过程是沉闷和耗时的,开发将源ground truth标记到目标域引起了很大的关注。本文我们提出一种对抗训练方法在语义分割的内容中进行域适配。考虑语义分割作为结构输出包含源域和目标域的空间相似性,在输出空间中,我们采用对抗训练。为了进一步增强适配模型,我们构建一个多层对抗网络,在不同特征级别上有效的执行输出空间域适配。一系列的实验和消融研究在不同域适配下进行,包括合成到真实和跨城市场景。我们表明提出的方法在精度是视觉质量方面,超过了现有的最先进的方法。
作为一种可以用来搭建网站、应用开发的新型互联网服务托管平台,在行业之中,专业人士习惯的称之为云服务器,这种云服务器与普通的服务器有一定的区别,使用起来的感觉也很不一样,以下便是关于云服务器备份和云硬盘备份的区别分享。
本文来自于ECCV2018的论文《Adaptive Affinity Fields for Semantic Segmentation》,UC伯克利大学的研究人员提出了一种自适应相似场(Adaptive Affinity Fields )来辅助语义分割的方法,增强了网络对目标结构推理的能力,取得了非常显著的性能提升,代码已开源。 作者信息:
云服务器是云计算服务的主要内容,云服务顾名思义就是面对互联网用户提供服务的一种服务平台;这个平台不基于现实生活,他主要网络之间的相互传播,由网络、计算、储存三方面结合组成。云服务器是现代生活常用服务平台,关于一些解决问题我们可能都只是通过字面意思来理解,今天我们来了解一下关于云服务器如何连接方面的小知识,让日常生活使用更加便利。
服务器是网站运作当中重要的空间支持,传统采用的多数都是物理服务主机,技术的不断提升而使得可以通过云服务器来代替传统的服务器,避免需要购买主机。物理服务器的成本随着网站运行内存的需求量变大,会需要更换新的配置,同时期间还需要有专门的技术团队负责维护,运行成本偏高,而云服务器在使用当中更具有灵活性的特征,那么如何配置云服务器呢,云服务器和传统的服务器又有哪些不同呢。
近日,专注于三维传感组件的安思疆科技获得近1亿人民币A轮投资,本轮融资由北京清控金信资本领投,力合科创基金、炼金术资本、杭州复林创投基金跟投。据悉,安思疆所获资金将主要用于扩大产能与研发投入。此外,算上曾获力合科创基金的2千万人民币天使投资,目前安思疆估值将达3亿人民币左右。
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性,即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题,许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中,我们介绍了一种自组装技术,这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而,将自组装应用于语义分割是非常困难的,因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制,我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先,我们提出了一种基于生成对抗性网络(GANs)的数据扩充方法,该方法在计算上高效,有助于领域对齐。给定这些增强图像,我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。
云服务器云数据库云硬盘区别吗?答案还是会有的,相信对于刚接触云服务器的用户们来说,是会有这种疑问的。其实对于云服务器和云数据库,以及云硬盘来说,它们都是不同的产品,但是在一定的时期内,他们三者之间是可以互相合作搭配的,因为它们各具特点和优势,只是在用途和功能方面是不太一样的而已。
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IBN-Net出发点是:提升模型对图像外观变化的适应性。在训练数据和测试数据有较大的外观差异的时候,模型的性能会显著下降,这就是不同域之间的gap。比如训练数据中的目标光线强烈,测试数据中的目标光线昏暗,这样一般效果都不是很好。
将业务迁移到云服务器,可以降低成本、简化工作流程,并消除对IT硬件的需求。对于小型企业来说,最大的好处就是能够专注于核心业务活动,让云服务器能够解决维护、备份、可用性和数据安全等令人担忧的IT问题。
云服务器的技术与服务优势逐渐取代了传统的物理主机,企业及个人建站都可使用云服务器作为运行支撑。截至目前操作系统的下载安装也在不断优化,一般在10-20分钟内就能安装完成进行运行。但是对于相关的操作,很多刚开始获取云端服务器的站长并不了解,如怎么打开云服务器ftp?服务器创建后需要将资料上传,才能使得相关数据在网站当中展示。
许多公司都在租用新加坡vps和新加坡云服务器,不知道这两者有何区别?新加坡vps和新加坡云服务器肯定有不同之处,因此了解它们之间区别将有助于您确定最适合您的公司的选择。
腾讯云服务器,提供了很多公共镜像,当时我们发现之前的操作系统不适合我们业务的时候,我们可以更换系统。我们后来要更换,应该怎么办呢?更换系统镜像就相当于重装系统了,腾讯云服务器更换系统支持这个操作的。
通过前面三篇腾讯云服务器建站教程,我们能快速的学会选择腾讯云服务器,安装常用的宝塔面板,可视化进行建站和管理网站的基本的功能。其实到目前为止,我们只需要三天时间就能学会利用腾讯云服务器建站,但是为什么我们还需要设置7天学会系列呢?因为还有一些细节需要我们加深巩固的,这样使得我们知道一些常规的操作技巧和功能。
(VRPinea 5月11日电)今日重点新闻:苹果沉浸式VR技术获专利,将应用于自动驾驶汽车;联想ThinkReality A6 AR眼镜新增手势跟踪和识别功能;索尼申请自动驾驶AR/VR专利,提供沉浸式驾乘娱乐体验
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虚拟IP(Virtual IP Address,简称VIP)是一个未分配给真实弹性云服务器网卡的IP地址。弹性云服务器除了拥有私有IP地址外,还可以拥有虚拟IP地址,用户可以通过其中任意一个IP(私有IP/虚拟IP)访问此弹性云服务器。同时,虚拟IP地址拥有私有IP地址同样的网络接入能力,包括VPC内二三层通信、VPC之间对等连接访问,以及弹性公网IP、VPN、云专线等网络接入。
最近马上双十一了,云服务器的折扣非常大,趁此机会给大家介绍一下服务器的相关基础知识。
现在企业上云以及个人上云已经成为越来越热门的话题了,云计算做为现在一大热门科技,为企业数字化经营管理和个人网站的高速发展都提供了低成本、高效率的解决方案。阿里巴巴、腾讯、华为等科技巨头相继进入这一领域,提供着安全稳定的云计算产品,这也是广大企业用户和个人用户的福音。
无监督域自适应(UDA)可以解决基于卷积神经网络(CNN)的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战,这是劳动密集型的。然而,这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集,以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距,这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的,因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题,我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架,即SFDA,其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识,而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
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关于服务器?服务器是什么?简单介绍认识一下?简单来说:一台放在机房里面的电脑。和我们普通电脑区有什么区别?外观和普通电脑明显的不同。服务器拥有固定的IP与防火墙,恒温恒湿等内外环境配置不同!
前面我们已经尝过了在云服务器上部署代码的甜头了,现在主菜就要上场了,那就是将我们的 JavaWeb 项目部署到云服务器上。兴奋吧?淡定淡定~
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2110.11662v1.pdf
在大多数时候,云服务器的价格让人望而却步,尤其是带宽方面,带宽低,如果没有cdn,根本无法正常使用,现在我就教大家用自己电脑搭建一台云服务器
AI 科技评论按:生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一,它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限,但仍然是目前最好的图像生成范式。 📷 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候,我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然,但是细节和物体的结构已经比较完善。然而定睛一看,这样的效果居然是一个单向的端到端网络完成的! 介绍这项成果的论
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而,在没有模型调整注释的情况下,在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程,我们开发了一种域自适应方法,将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式,从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导,我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外,我们还表明,我们的框架是对现有领域自适应技术的补充,并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示,例如合成到真实和跨城市场景。
那是一个风和日丽的上午,我和往常一样来到公司,倒杯水等待电脑打开,之后打开日常维护的几个系统。
作为一位Linux初学者,我是使用云服务器搭建的Linux环境,即在Xshell界面输入ssh root@公网进行连接,但是前两天用xshell进行远程连接时,发生了错误:Could not connect to ‘43.143.242.13’ (port 22): Connection failed
最近,很多用户问我腾讯云现在有哪些优惠,怎么购买才最划算,今天特意做了下整理,希望能给大家带来帮助。
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