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本文为极市平台原创编译，作者为缨宁。首发地址原创|CVPR论文《FaceAlignmentat3000FPS》阅读笔记。《FaceAlignmentat3000FPS》又是msra孙剑组一篇cvpr大作，之前实现了他之前的一篇《FaceAlignmentb…
模拟射击训练游戏的设计毕业论文专业,模拟,训练,毕业论文,设计,模拟射,射击训练,射击训练馆ANYANGINSTITUTESimulatedFiringTrainingGame系（院）名称：计算机科学与信息工程学院2012届计算机科学与技术200803020007指导教师姓名：指导...
科学研究证实玩FPS游戏可增进视力.来自美国罗切斯特大学的研究人员日前在《自然-神经学》杂志上发表了一篇论文，宣称玩快节奏的射击游戏可以...
本篇论文的价值：喜欢不同类型的视频游戏的玩家，在抑制性控制方面存在差异。当混淆变量被控制时,与喜欢MOBA或MMORPG游戏的个体相比，喜欢在线FPS游戏的个体显示出加速的反应时间，而取消优先性运动反应的能力减弱。
这篇文章是斯坦福大学2016年4月发的，文中提出了一种通过离线训练带标签的视频来更有效目标物体的方法。以前的深度学习用来做的算法都比较慢，这一论文的器使用了简单的前向传播而无需在线训练，测试时的帧率达到了100fps.由于在训练网络时既使用了带标签的视频，也使用…
在国内外FPS瞄准社区中，关于肌肉记忆的讨论经常会引起争论，常见的包括：FPS瞄准训练就是肌肉记忆训练；改变游戏视角灵敏度会影响肌肉记忆；肌肉记忆不存在等等。什么是肌肉记忆？根据Wiki的介绍，在现代的语境下，肌肉记忆与motorlearning是同义词。
作为一个FPS游戏迷，我一直觉得训练AI玩射击是很有意思的事情，可是一直苦于没有时间精力搭建一个方便的训练环境。今年初研究强化学习的时候发现了AIDOOM竞赛和VizDoom，觉得这个强化训练环境是研究FPSAI的不二…
这个项目的主要目的是希望能够开源一个移动端实时的Anchor-free检测模型，能够提供不亚于yolo系列的性能，而且同样方便训练和移植。其实从去年大量anchor-free的论文发表之后，我就一直想把anchorfree的模型移植到移动端或者是嵌入式设备上。
本文提出了一种基于相似度学习（similaritylearning）的器SiamFC，通过进行离线训练，线上的过程只需预测即可。这使得SiamFC在性能可观的同时，还达到了超过实时的帧率（58fps&86fps@VOT-15）。
OverFeat论文[9]从图像金字塔中计算卷积特征，用于分类、定位和检测。针对卷积特征图上的自适应大小池化(SPP)[1]算法，提出了一种基于区域的目标检测[1][30]和语义分割[29]。FastR-CNN[2]支持训练在共享卷积特性上的端到端检测器，并显示了令人信服的
本文为极市平台原创编译，作者为缨宁。首发地址原创|CVPR论文《FaceAlignmentat3000FPS》阅读笔记。《FaceAlignmentat3000FPS》又是msra孙剑组一篇cvpr大作，之前实现了他之前的一篇《FaceAlignmentb…
模拟射击训练游戏的设计毕业论文专业,模拟,训练,毕业论文,设计,模拟射,射击训练,射击训练馆ANYANGINSTITUTESimulatedFiringTrainingGame系（院）名称：计算机科学与信息工程学院2012届计算机科学与技术200803020007指导教师姓名：指导...
科学研究证实玩FPS游戏可增进视力.来自美国罗切斯特大学的研究人员日前在《自然-神经学》杂志上发表了一篇论文，宣称玩快节奏的射击游戏可以...
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这篇文章是斯坦福大学2016年4月发的，文中提出了一种通过离线训练带标签的视频来更有效目标物体的方法。以前的深度学习用来做的算法都比较慢，这一论文的器使用了简单的前向传播而无需在线训练，测试时的帧率达到了100fps.由于在训练网络时既使用了带标签的视频，也使用…
在国内外FPS瞄准社区中，关于肌肉记忆的讨论经常会引起争论，常见的包括：FPS瞄准训练就是肌肉记忆训练；改变游戏视角灵敏度会影响肌肉记忆；肌肉记忆不存在等等。什么是肌肉记忆？根据Wiki的介绍，在现代的语境下，肌肉记忆与motorlearning是同义词。
作为一个FPS游戏迷，我一直觉得训练AI玩射击是很有意思的事情，可是一直苦于没有时间精力搭建一个方便的训练环境。今年初研究强化学习的时候发现了AIDOOM竞赛和VizDoom，觉得这个强化训练环境是研究FPSAI的不二…
这个项目的主要目的是希望能够开源一个移动端实时的Anchor-free检测模型，能够提供不亚于yolo系列的性能，而且同样方便训练和移植。其实从去年大量anchor-free的论文发表之后，我就一直想把anchorfree的模型移植到移动端或者是嵌入式设备上。
本文提出了一种基于相似度学习（similaritylearning）的器SiamFC，通过进行离线训练，线上的过程只需预测即可。这使得SiamFC在性能可观的同时，还达到了超过实时的帧率（58fps&86fps@VOT-15）。
OverFeat论文[9]从图像金字塔中计算卷积特征，用于分类、定位和检测。针对卷积特征图上的自适应大小池化(SPP)[1]算法，提出了一种基于区域的目标检测[1][30]和语义分割[29]。FastR-CNN[2]支持训练在共享卷积特性上的端到端检测器，并显示了令人信服的
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