【虚幻引擎】UE4初学者系列教程(蓝图篇)-全中文新手入门教程(含谌嘉诚课程笔记,含蓝图节点详细介绍,即时更新中~)

目录

一、蓝图基础逻辑

二、框架

GameInstance(游戏实例):

GameMode(游戏模式):

GameState (游戏状态):

Pawn/Character:

PlayerState:

PlayerController:

三、蓝图

1、蓝图类 Object

(1)Actor

(2) Pawn 

(3) Character 

(4) PlayerController 

(5) Game Mode 

2、关卡蓝图

3、蓝图通信

Get Actor of Class/Get All Actors of Class

4、自定义事件

5、事件绑定

6、对象引用

四、基础概念

知识点1:蓝图是可视化编程

知识点2:蓝图是面向对象的编译型可视化编程语言

知识点3:关卡蓝图和蓝图类的区别

知识点4:蓝图数据类型

知识点5:节点的介绍

知识点6:引脚的介绍

知识点7:节点的执行顺序

知识点8:节点的类型

知识点9:节点的注释

知识点10:添加小白人第三人称来操作

五、案例集合

案例1:开关门互动实现

节点1:OnActorBeginOverLap

节点2:OnActorEndOverLap

节点3:时间轴

案例2:创建门的蓝图类——Actor和组件的区别、门和轴心点修改

节点1:设置旋转

节点2:添加旋转

案例3:按键实现开关门

节点1:Enable Input(启用输入)

节点2.Disable Input(禁用输出)

节点3.Get Player Controller(获取玩家控制器)

案例4:鼠标点击实现开关门

节点:show mouse cursor 显示鼠标

案例5:简易电梯蓝图

节点1:设置相对位置

节点2:插值

案例6:双开旋转门

案例7:拾取钥匙开门

节点1:Branch分支

 节点2:Get Actors Of Class 获取所有Actor的类

节点3:GET节点

 案例8:触发加速功能

节点1:类型转换为Third Person Character

节点2:自定义节点

节点3:调用自定义节点

案例9:通过键盘按键控制物体的旋转

 节点1:事件tick

节点2:添加本地旋转

节点3:分支

节点4:有效is valid

案例10:简单点名系统

 节点1:Get Actors Of Class 获取类的所有Actor

节点2:For each loop 数组遍历

案例11:靠近开灯互动实现、靠近烟雾加灯光互动实现

节点1:设置可视性

节点2:执行控制台命令(直接通信)

案例12:多个角色控制权切换

节点1:MultiGate节点

节点2:控制Possess

知识点解释:数组

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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