Temporal 正在参加 2020 年度 OSC 中国开源项目评选,请投票支持!
Temporal 在 2020 年度 OSC 中国开源项目评选 中已获得 {{ projectVoteCount }} 票,请投票支持!
投票让它出道
已投票
Temporal 获得 2020 年度 OSC 中国开源项目评选「最佳人气项目」 !
Temporal 获得 2020 年度 OSC 中国开源项目评选「最佳人气项目」「最积极运营项目」 !
Temporal 获得 2020 年度 OSC 中国开源项目评选「最积极运营项目」 !

软件简介

Temporal Reprojection 是用于Unity 5.0+的反锯齿,在Playdead内部使用的抗锯齿解决方案的源代码发布。

要求

Unity 5.0+

命令

  • 复制Assets/* 到你的项目中

  • 在 'Project Settings/Quality'下禁用MSAA

  • 添加 TemporalReprojection 组件到你的相机中

  • 添加 VelocityBufferTag 组件到个人移动网 (如果你想要正确的运动矢量)

  • 对于蒙皮网格:在标签中打勾标记蒙皮网格选项

  • 标记蒙皮网格是昂贵的

展开阅读全文

代码

的 Gitee 指数为
超过 的项目

评论 (0)

加载中
更多评论
暂无内容
发表于AI & 大数据专区
2020/01/30 22:26

Temporal Anti-Aliasing

作者:文刀秋二 来源:知乎 最近一段时间,越来越觉得Temporal Anti-Aliasing,或者更广义的说,Temporal Super Sampling真的是一个相当实用的Trick,也很有可能是未来提高各种图形算法中采样数量的一个重要部分。 最传统的MSAA对于现在非常流行的Deferred Rendering非常不友好,因为它要求成倍的增加GBuffer的大小和显存带宽。MSAA的另一个问题是它只在光栅化阶段超采样,对场景中的几何信进行抗锯齿,而对次像素级别的着色并没...

0
0
2019/03/02 22:49

@Temporal注解的意思和用法

1.日期: @Temporal(TemporalType.DATE) @Column(name = "createDate", nullable = false, length = 10) public Date getCreateDate() { return createDate; } 在页面端取值:2011-04-12 2.时间: @Temporal(TemporalType.TIME) 在页面端取值:22:50:30 3.日期和时间(默认): @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) 在页面端取值:2011-04-12 22:51:34.0 TemporalType类型,请看源码 /** * Type used to indicate a specific mappi...

0
0
发表了博客
2015/01/25 21:32

### 《Video Event Detection by Inferring Temporal》

> 论文作者:**Kuan-Ting Lai**, Felix X. Yu, Ming-Syan Chen and Shih-Fu Chang. #@author: gr #@date: 2014-01-25 #@email: forgerui@gmail.com ### 一、 论文主要工作 #### 1.1 传统方法 传统方法将整个视频表示为一个向量。这种方法简单高效。 一般可以分为如下三个步骤: + 特征提取(extract features) + 量化(quantized) + 池化(pooling),生成一个全局向量 **存在的问题**:在最后池化的时候,丢失了时空局部信息。 ####...

0
1
发表了博客
2020/05/05 19:06

【半监督学习】Π-model、temporal ensemble

Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning,都是利用一致性约束(consistency regularization)来进行半监督学习(semi-supervised learning)。 Π-model Π-model 可以说是最简单的一致性约束半监督学习方法了,训练过程的每一个 epoch 中,同一个无标签样本前向传播(forward)两次,通过 data augmentation 和 dropout 注入扰动(或者说随机性、噪声),同一样本的两次 ...

0
0
发表了博客
2019/11/05 14:02

CTC(Connectionist Temporal Classification)介绍

CTC解决什么问题 CTC,Connectionist Temporal Classification,用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。 举例来说,在语音识别中,我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应,这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事,如下图所示(图源见参考资料[1]),有人说话块,有人说话慢,每个人说话快慢不同,不可能手动地对音素和字符对齐,这样太耗时。 再比如,在OCR中使用RNN时,RNN的每一个输出要...

0
0
发表了博客
2018/11/13 19:00

CTC(Connectionist Temporal Classification)介绍

CTC解决什么问题 CTC,Connectionist Temporal Classification,用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。 举例来说,在语音识别中,我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应,这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事,如下图所示(图源见参考资料[1]),有人说话块,有人说话慢,每个人说话快慢不同,不可能手动地对音素和字符对齐,这样太耗时。 再比如,在OCR中使用RNN时,RNN的每一个输出要...

0
0
发表了博客
2019/05/21 11:09

Spatial-Temporal Relation Networks for Multi-Object Tracking

Spatial-Temporal Relation Networks for Multi-Object Tracking 2019-05-21 11:07:49 Paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11489.pdf 1. Background and Motivation: 多目标跟踪的目标是:定位物体并且在视频中仍然可以保持他们的身份。该任务已经应用于多种场景,如视频监控,体育游戏分析,自动驾驶等等。大部分的方法都依赖于 “tracking-by-detection” 的流程,即:首先在每一帧进行物体检测,然后在后续的视频中将其连接起...

0
0
发表了博客
2020/09/01 16:11

ForVizor: Visualizing Spatio-Temporal Team Formations in Soccer

论文 视频 作者 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 Yingcai Wu Xiao Xie Jiachen Wang Dazhen Deng Hongye Liang Wei Chen 浙江大学体育系 Hui Zhang Shoubin Cheng Introduction Soccer is popular Formation is vital 挑战: Acquire reliable fine-grained soccer data Video resolution Overlap of players Camera angles Characterize the domain problems of team formation analysis Problem domain (technical, terminology...

0
0
发表了博客
2019/03/07 23:28

CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理

(原创文章,转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐。而CTC扩展了标签集合,添加空元素。 在使用扩展标签集合对序列进行标注后,所有可以通过映射函数转换为真实序列的 预测序列,都是正确的预测结果。也就是在无需数据对齐处理,即可得到预测序列。 其目标函数就是 最大化 所有正确的预测序列的概率和。 在查找所有正确预测序列时,采用...

0
0
没有更多内容
加载失败,请刷新页面
点击加载更多
加载中
下一页
暂无内容
0 评论
2 收藏
分享
OSCHINA
登录后可查看更多优质内容
返回顶部
顶部