UNet - 从入门到放弃 - 01

最新推荐文章于 2025-06-07 10:48:53 发布
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本文介绍了如何使用Unity的UNet框架进行多人游戏开发的初步设置。通过创建场景、配置Network Manager组件以及为游戏对象添加Network Identity组件，实现了基本的网络同步。在完成这些步骤后，可以通过LAN Host和LAN Client运行项目，看到多个玩家控制的坦克实例出现在游戏世界中。后续将探讨如何为坦克添加移动脚本并处理玩家输入。

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首先进行项目设置，为了方便之后打包调试，记得勾选“Run in Background”
项目设置

  • 导入项目资源后，打开“Main”场景，在场景中新建一个plane，plane的材质为资源包中的dirt，scale调整为100，1，100
  • 在场景中新建一个空物体，命名为 NetworkManager
    并为其添加 Network Manager 和 Network Manager HUD 控件

    Network Manager为UNet的重要组件，各类参数作用可以参考下官方文档
    看不懂没关系，前期我们只会做一些很简单的设置，如下图
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Diffusion Models从入门到放弃：必读的10篇经典论文
沉迷单车的追风少年
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diffusion models是现在人工智能领域最火的方向之一，并引爆了AIGC方向，一大批创业公司随之诞生。笔者2021年6月开始研究diffusion，见证了扩散模型从无人问津到炙手可热的过程，这些篇经典论文我的专栏里都详细介绍过原理、复现过代码。这篇博客以时间发展顺序，串讲一下从入门到精(放)通(弃)的10篇必读的经典论文。
unet及其创新的发展_超越UNet的不断发展的多人游戏
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UNet模型深度学习训练数据集使用指南
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Tonny_007的IT家园
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http://blog.youkuaiyun.com/u010019717/article/details/46852511
【图像分割】Unet系列深度讲解（FCN、UNET、UNET++）
Danger的博客
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关于unet学习笔记
qq_42459314的博客
08-02 201
unet数据集学习笔记
pytorch 从放弃到入门（二）
xpwmiracle的博客
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自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)
Keras学习
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from：深度学习框架之Keras零基础快速入门学习教程 keras安装&Python 知识补充 升级keras： cmd 输入 pip install keras –upgrade 检查keras是否安装成功： cmd 输入 python 在输入 import keras 出现 using tensorflow backend Python中按tab键可以补全输入一半的关键词 Pyth...
深度学习项目入门
patchouli233的博客
05-20 1335
文章目录项目整体流程定义网络加载数据集优化参数设置训练验证关于类别的重要补充自定义网络经验本项目模块解析scse模块复现示例双分支unet复现示例调参经验优化器与学习率选择梯度消失/爆炸loss波动很大 我的建议是直接从相关的简单项目入手，这里以pytorch版本的U-Net分割代码为例（https://github.com/milesial/Pytorch-UNet） 我会先对项目的代码做一个全面的解析，再结合自身的经验给出一些关于网络模块自定义和调参的经验。 项目整体流程 这里先用伪代码的形式介绍下这个
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06-12
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LKM-UNet模型详解及代码复现
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这种整体框架的设计使得LKM-UNet能够在保持计算效率的同时，有效捕捉医学图像中的长程空间依赖性。Mamba Block的这种特性使得LKM-UNet模型能够有效处理医学图像等复杂的序列数据，为医学图像分割任务提供了强大的特征表示能力。通过精心调整超参数和采用先进的优化算法，LKM-UNet模型能够在有限的数据条件下实现优异的分割效果，为医学图像分析领域提供了一种强大的工具。这些策略不仅考虑了医学图像分割任务的特点，还充分利用了Mamba架构的优势，使得模型能够在有限的数据条件下实现优异的分割效果。
UNet-SS
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### UNet-SS架构详解 #### 1. 架构概述 UNet-SS是一种基于U-Net改进的神经网络架构，专门用于处理特定类型的图像分割任务。该架构通过引入空间注意力机制(Spatial Attention Mechanism)，增强了模型对于目标区域的关注度，从而提高了分割精度[^1]。 #### 2. 主要组件解析 - **编码器(Encoder)**: 负责提取输入图片中的特征信息。通常由多个卷积层组成，随着层数加深逐渐减少空间分辨率并增加通道数。 - **解码器(Decoder)**: 将来自编码器的信息逐步恢复至原始尺寸的同时保持高分辨率特征不变。此过程涉及上采样操作以及跳跃连接(skip connection)以融合低级语义与高级抽象表示。 - **空间注意模块(SSM)**: 这是区别于传统U-net的关键部分之一，在每个阶段都加入了对当前感受野内像素间关系的学习能力，使得网络能够更加聚焦于重要部位[^4]。 ```python import torch.nn as nn class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2) def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)[0] scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv(scale).sigmoid() return x * scale ``` #### 3. 应用场景举例 在医学影像分析领域，比如肿瘤检测中，由于病变组织往往占据较小面积却至关重要，因此利用UNet-SS可以有效提升识别准确性；另外，在自动驾驶车辆感知周围环境时也需要精准划分道路边界线等细小物体位置，这时同样适用此类算法优化视觉系统性能表现[^3]。
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