服务器和 HOST 在Unity游戏里,一个游戏一般有一个服务器和多个客户端组成,但也可以没有服务器,用某一个客户端来同时做服务器用,这种就叫Host 在Host上的客户端叫Local Client,其他的客户端叫Remote Client.Local Client和服务器之间的通信是直接函数调用或者消息队列,因为他们是在一起的,实际上他们是共享scene的.Remote Client和服务器的通信就要通过网络链接了. Unity的目标之一就是让Local Client和Remote Clien…

UNET为两类人设计: (1)使用Unity开发简单多人在线游戏.这类用户可以从NetworkManager或者the High Level API开始: (2)开发复杂多人在线游戏或者开发网络服务.这类用户可以从NetworkTransport API开始. 高级API High Level API简称为HLAPI,不用去关心底层(low level)的实现就可以去开发简单的多人在线游戏,基本可以涵盖大部分用户的需求.HLAPI包含: 可以通过Network Manager控制游戏用户的网络状…

UNet常见概念简介 Spawn:简单来说,把服务器上的GameObject,根据上面的NetworkIdentity组件找到对应监视连接,在监视连接里生成相应的GameObject. Command:客户端调用,服务器执行,这样客户端调用的参数必需要UNet可以序列化,这样服务器在执行时才能把参数反序列化.需要注意,在客户端需要有权限的NetworkIdentity组件才能调用Command命令. ClientRpc:服务端调用,客户端执行,同上,服务端的参数序列化到客户端执行,一般来说,服务…

前段时间,研究了一下UNet,经过项目实践,大致整理了下遇到的问题. 源码Bitbucket:需要说明的是,这个项目只包含上层的包装,一些低层的网络实现在Unity内部,如NetworkTransport类等并不包含. UNet常见概念简介 Spawn:简单来说,把服务器上的GameObject,根据上面的NetworkIdentity组件找到对应监视连接,在监视连接里生成相应的GameObject. Command:客户端调用,服务器执行,这样客户端调用的参数必需要UNet可以序列化,这样服务…

http://blog.csdn.net/u010019717/article/details/46873153 视频 http://www.iqiyi.com/playlist391685502.html 孙广东  2015.7.14 总体感觉,  新的网络引擎的出现,并没有带来太大的轰动,  至少相对于 UGUI推出而言, 但是官方论坛依然和 UGUI时一样,提供了各种讨论的帖子. 其中包括很多分享的小Demo等 其实都差不多,  让大家看看内容吧! UNet Sample Projects…

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m…

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 摘要 要想成功地训练一个深度网络需要大量的数以千计的有标记的样本,这已经成为了业内共识.在本文中,我们提出了一种网络和相应的训练策略,它依赖于强大的数据扩充技术,以更有效地使用可用的有标记的样本.该体系结构由捕获context的contracting路径和实现精确定位的symmetric expanding路径构成.我们表明这…

https://vitalab.github.io/deep-learning/2017/04/04/feature-pyramid-network.html Feature Pyramid Networks for Object Detection Reviewed on Apr 4, 2017 by Frédéric Branchaud-Charron • https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Reference : T. Lin, P. Dollár,…

使用unet 直接训练 显著性目标检测数据集,不能得到较好的效果. 在一些情况下(边缘对比较强的情况),分割效果还行.由于没有在ImageNet上得到预训练模型,所以不能得到较好的语义分割的效果…