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。
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。
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。
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
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。
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
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
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。
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?
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
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。
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。
近日,中国网络安全产业联盟(CCIA)公布了“2020年优秀网络安全解决方案和网络安全创新产品评选活动”结果,腾讯零信任安全管理系统iOA(以下简称“腾讯iOA”)基于在零信任领域的创新实践,捧回“2020年网络安全创新产品优秀奖”和“2020年网络安全创新产品最具投资价值奖”双料大奖,并荣登最具投资价值榜单第一位。
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。
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。
支持4K60的H.265/H.264编码,支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
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:
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。
这篇文章有4篇论文速递信息,涉及图像分类、视频分类和语义分割等方向(含一篇ICLR 2018和一篇CVPR 2018)。
物联网与人工智能结合的发展趋势,对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作,神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布,且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同,其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同,提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵,是人工智能芯片设计领域的一大难题。
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。
自 2013 年 ALLIN 无线到今天,已经走过 10 个年头,淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化,一路过来伴随着淘宝业务的发展,经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等,逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案,是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
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
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。
曾几何时,网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心,强大的转发能力,定制的总线拓扑,专用的的指令和微结构,许多优秀设计思想沿用至今。Tilera,Freescale,Netlogic,Cavium,Marvell各显神通。但是到了2018年,这些公司却大多被收购,新闻上也不见了他们的身影,倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
天下武功,无坚不催,唯快不破。网络江湖,亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’,是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’,讲究的是网络的可靠性,后续另辟文章详谈。从ASIC、NPU到智能网卡到FPGA,从Linux内核到用户态DPDK转发,从软转到P4硬件流量卸载,可谓可编程转发技术演进过程中单纯设备个体层面的加速,这里也暂且不表,详细可参考网络设备的硬件形态选择初探,重点聊下整体网络业务层面的‘快’。
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:
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2110.11662v1.pdf
基于深度学习的语义分割方法效果出众,但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务,语义分割需要像素级别的人工标注,费时费力,无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术,如3D游戏,用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异(域偏移),如纹理、光照、视角差异等等,这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。
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。
Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球游戏玩家盼了八年的GTA6,恐怕又要延期了。 黑客一次性放出90段游戏泄露视频,已在各大平台疯传,官方删都删不过来。 这件事的影响力不只在游戏圈,也受到大量主流媒体、商业媒体关注—— 涉及的游戏开发商Rockstar Games(简称R星),其母公司Take-Two Interactive是一家市值200亿美元的上市公司。 系列前作GTA5最早于2013年推出,截至2021年底累计销量超1.6个亿风靡全球,并靠出售线上道具的模式持续盈利,狂赚
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
《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》
天下武功,无坚不催,唯快不破。网络江湖,亦如是。‘快’,始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层加速技术更是百花齐放,从TCP单边加速到双边加速,拥塞控制算法从BIC到CUBIC再到BBR,从TCP到MPTCP、0-RTT TCP,甚至颠覆性变革从TCP到QUIC等。值得注意的是现实网络应用中,TCP流量占比近70%,且呈增长态势,故而上层业务多拿TCP说事,也就见怪不怪。
《侠盗猎车手5》(Grand Theft Auto V)又名“给他爱5”,是由Rockstar Games游戏公司出版发行的一款围绕犯罪为主题的开放式动作冒险游戏。本作于2013年9月17日登陆Play Station 3、Xbox 360平台,2014年11月18日登陆Play Station 4和Xbox ONE平台。多人模式《侠盗猎车手Online》于2013年10月1日正式开放。PC版本已于2015年4月14日推出
导语|随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术,实现各地用户的就近接入,通过高速通道直达源站区域,帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中,现在已经是头部的企业,有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
机器之心报道 编辑:小舟、泽南 英特尔在侠盗猎车手 5(GTA5)上测试了他们的图像增强新模型,该模型给出了令人印象深刻的结果。 GTA5 是一款经典的 3D 冒险游戏,它的画风是这样的: 画面接近真实,但少了一些质感...... 近日,来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁,先来看下效果: 左为 GTA 中的 3D 渲染图,右为英特尔新模型生成结果。 效果很不错,下面这一张画质增强的效果就更明显了,该模型处理后的画面宛如相机实拍: 在 3D 渲染领域,实时和真实感是两个关键要素。通常
5G的到来,对软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)提出了更加迫切的需求。
随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术,实现各地用户的就近接入,通过高速通道直达源站区域,帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。
尽管基于深度学习的方法在语义分割方面取得了显著的成就,但这些方法常常需要大量的逐像素标注数据。
(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
1.布局 游戏旅行音乐 GTA5、孤岛惊魂 澳大利亚、西藏 暗里着迷、一生有你 </di03
游戏旅行音乐
GA(Global Accelerator)全球加速,是个让人觉得“既熟悉又陌生”的行业。
“熟悉”是指,GA 不是个新词汇,你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下,看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了,没有它 ,基本的网络连通都将成为问题。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 显卡还能搞“国潮”? 没错,国产显卡品牌摩尔线程宣布旗下游戏显卡最近上了一批货,不再限制购买资格,而是先抢先得。 这样一条消息吸引了不少显卡爱好者关注。 在京东,已经被热情的网友顶上了趋势榜第8名。 为啥这样一款产品能如此受欢迎? 两大亮点:首个支持Windows的国产显卡,而且真的能玩游戏。 在京东上面热评第一就是“大呼一声好家伙,完全超出了预期,作为游戏玩家我是很满意的”。 MTT S80去年双十一首次开卖,发布会现场就演示过4K分辨率运行《
本文提出了一种新的裁枝方法,用于加速深层卷积神经网络。对于一个训练好的模型,本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝,优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。进一步,本文将算法推广到多层的裁枝,和多分枝网络的裁枝。结果上,本文的方法减少了累积误差,且适用于各种网络结构。针对于VGG16网络,本文方法可以在加速5倍的条件下,准确率仅下降0.3%;针对ResNet,Xception网络加速2倍,准确率分别下降1.4%,1.0%
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。
2021年9月25日,由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导,江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中,多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现,我们对此进行整理,以飨读者。
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