參考: 骨骼動畫-換裝 骨骼動畫進階 分享:Dragonbones/Spine的換膚操作 Laya 2.5.0 一 從DragonBones骨骼動畫轉成Laya可用骨骼動畫 打開DragonBones軟件,打開示例項目劍客-骨骼嵌套。 (DragonBones登錄失敗的話 ...
直入主題: 實驗材料 兩個模型,雖然缺胳膊少腿的,但是能用 條件 兩個模型在制作時是基於同一套骨骼,導出模型部位時連着該部位的骨骼一起導出,這樣導入到Unity的模型就帶有SkinnedMeshRenderer組件。 目標及實現 目標:將右側的衣服換給左側的模型 代碼: public SkinnedMeshRenderer HeroSMR 左側模型衣服部位的SkinnedMeshRenderer ...
2016-11-10 16:51 0 5295 推薦指數:
參考: 骨骼動畫-換裝 骨骼動畫進階 分享:Dragonbones/Spine的換膚操作 Laya 2.5.0 一 從DragonBones骨骼動畫轉成Laya可用骨骼動畫 打開DragonBones軟件,打開示例項目劍客-骨骼嵌套。 (DragonBones登錄失敗的話 ...
因為之前正好看了CMU在CVPR2017上的論文《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》,而且他們提供了訓練好的模型。所以就直接用CMU訓練的模型在AI challenge的數據集上做了測試。最后 ...
前言 手勢識別非常重要的一個特點是要體驗要好,即需要以用戶為核心。而手勢的定位一般在手勢識別過程的前面,在上一篇博文Kinect+OpenNI學習筆記之8(Robert Walter ...
項目介紹: 本科畢業選的深度學習的畢設,一開始只是學習了一下YOLOv3模型, 按照作者的指示在官網上下載下來權重,配好環境跑出來Demo,后來想着只是跑模型會不會太單薄,於是想了能不能做出來個比較實用的東西(因為模型優化做不了)。於是乎做一個可以檢測人體的可操控移動小車的想法就誕生了。 實現 ...
模型效果: 在上文中,我們制作了數據集,並利用數據集進行了模型的訓練,利用靜態圖片和視頻對模型的檢測效果進行了檢驗,發現效果還是不錯的。 前兩張為靜態圖片檢測,后一張為視頻檢測效果截圖。 但是模型要想部署在算力微弱的樹莓派上,還需要進行兩次模型轉化才能運行在NCS上進 ...
上篇文章介紹了如何搭建深度學習環境,在Ubuntu18.04TLS上搭建起了 CUDA:9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu 1.9 的訓練環境。本篇文章將介紹如何制作自己的數據集,並訓練模型。 本文訓練數據集包括從VOC數據集中提取出6095張人體圖片,以及使用 ...
前面幾篇文章完成了訓練端和部署端的環境搭建以及模型的訓練,並經過兩次模型轉化最終將YOLOv3 TINY模型部署在了樹莓派上。其實最核心的內容已經完成了,接下來就是一些應用層面的東西了。 樹莓派控制馬達: 1. 材料硬件: 1.樹莓派3B+ 2.四個直流電機 3.一個小車底盤+四個車輪 ...
注:轉載請注明轉載,並附原鏈接 http://www.cnblogs.com/liaoguipeng/p/5867510.html 燕雙飛情侶 一、動態換裝原理 換裝,無非就是對模型的網格,或者貼圖進行針對性置換; 對於3D局部換裝,我們可能需要單獨換模型和貼圖,也可能只需要單獨置換 ...