728x90 반응형 전체 글454 게임인공지능 14주차 - 데이터 증강 CNN 분석 - CNN으로 검증 정확도를 높임 - 여전히 트레이닝 정확도가 검증 정확도보다 높음 CNN 솔루션 - 정제 데이터가 더 나은 예시를 제공 - 데이터세트의 다양성이 모델의 일반화에 도움이 됨 데이터 증강 (Data Augmentation) 데이터를 증강하여 추가 예시를 제공하는 방법 - 이미지 반전 (Image Flipping) - 이미지 회전 (Image Roatation) - 이미지 확대/축소 (Image Zooming) - 이미지 너비 및 높이 이동 - 이미지 밝기 (Brightness) - 이미지 채널 전환 (Channel Shifting) 증강 처리 과정 - 크기 조정 - 회색조 - '배치' 데이터 증강 클래스 : ImageDataGenerator flow_from_directory .. 2023. 12. 5. 게임밸런스및시뮬레이션 13주차 - 검 강화 게임 만들기 배열 복습, 가변적 배열 활용 사용자 정의 폼 추가 Userform은 사용자 정의 폼의 캔버스. 다양한 요소들을 올릴 수 있다. F5를 눌러 만들어진 폼을 확인할 수 있다. Public 변수 As Byte Private Sub CommandButton1_Click() 변수 = 변수 + 1 UserForm1.Left = UserForm1.Left - 10 UserForm1.CommandButton1.Caption = 변수 UserForm1.CommandButton1.Font.Size = 변수 If 변수 Mod 2 = 1 Then UserForm1.CommandButton1.BackColor = vbRed Else UserForm1.CommandButton1.BackColor = vbBlue End If E.. 2023. 12. 4. 게임그래픽프로그래밍심화 13주차 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 12. 4. 게임배경음악과효과음 11주차 - 칼 소리, 인트로 루프 + 자연스러운 배경음악 전환 칼 소리와 같은 경우 리얼리즘하게 만들면 힘이 없고, 심심한 소리가 날 것이다. 우주와 같은 경우에도 리얼리즘하게 만드려면 소리가 날 수가 없어진다. 칼 소리에 필요한 요소 - 휘두르는 소리 - 쇠가 진동하며 나오는 소리 - 점성이 있는 액체가 뿜어져 나와 흩뿌려지는 소리 Stab : 날카로운 것으로 찌르는 것. ctrl + shift + 드래그를 통해 time shift가 가능하다. 페이드 옵션을 주어 교차시킬 수 있다. 강렬한 사운드(폭발, 수류탄)를 섞는 방법도 있다. 전혀 다른 사운드여도 조합하여 새로운 사운드 디자인을 할 수 있다. 무기 사이즈, 등급, 종류별로 파워의 구분이 되어야 하고, 필살기에 대한 사운드 여지를 남겨주어야 한다. 게임 이름 + walkthrough + No commenta.. 2023. 11. 30. 게임기획과비주얼스크립팅 12주차 - 비헤이비어 트리 BT 제작 Acceptable Radius : 얼마나 목적지에 가깝게 다가갈지 Random Deviation : 대기 시간에 임의성을 부여. (ex : 1 - 2~4초) 지정 포인트로 이동하게끔 플레이어 캐릭터 추적 플레이어를 바라본다는 것은 인공지능이 시야를 가진다는 뜻이다. PawnSensing 추가 > 이벤트 추가 > OnSeePawn, OnHearNoise와 같은 항목들을 추가할 수 있다. OnSeePawn : 플레이어가 적의 시야에 들어왔을 때 발생하는 이벤트 이벤트가 발생해서 적을 발견했다는 사실을 블랙보드를 통해 알려줄 수 있다. Player Actor 추가 및 연결 데코레이터 추가 Lower Pririty : 이벤트가 발동해서 관찰에 성공하면 오른쪽의 순위가 낮은 노드는 모두 중지한다. 새.. 2023. 11. 30. 레벨디자인심화 12주차 - 던전 시나리오 과제로 대체. 실습 내용을 작성해서 카페 게시물로 게시할 것. 게시물명 : [12강수업] 시나리오 구조 파일명 : (이름)_(던전명) ex. 전시은_베른성 파일은 워드문서여도 좋고, ppt문서여도 좋다. 수업시간에 작성하고, 제출. pm7시까지 제출하면 출석으로 인정됨. ============================================= 내용 : 최소 6개 이상의 구간으로 분리되는 플레이 시나리오를 작성한다. 각 구간별 세부 플레이 내용을 설명한다. * 스토리 및 플레이 설명 * 등장 몬스터(와 npc)설명 * 등장 몬스터(와 npc)의 배치 설명 : 위치를 설명하거나 위치 조건을 설명한다. 조건 * 스토리 진행이 있어야 함. * 반드시 비 전투 npc가 1종 이상 배.. 2023. 11. 30. XR콘텐츠제작프로젝트(캡스톤디자인) 14주차 - 기말시연 각 강의실에서 기말 시연 진행기말시연 후 팀별로 피드백 하는 시간을 가짐 https://youtu.be/j4I8U3vbZWA 2023. 11. 29. 리얼타임엔진 13주차 - UEFN 모델링 https://youtu.be/rP74VM5iID0 블루프린트 클래스로 만들면 모델링을 만든 이후 바꿀 수 있다. 스태틱 매시를 그대로 붙이는 것이 아니라, 프랍 블루프린트를 만들어 배치해야한다. 머티리얼을 생성 후 블루프린트 내의 머티리얼을 변경 모델링 모드로 전환하여 박스를 배치할 수 있다. 좌측의 Static Mesh 선택 옵션은 모델링으로 확정하겠다는 의미이다. Accept를 하면 Meshes 안에 추가된 것을 확인할 수 있다. Bake transform을 사용하여 기본 축을 변경할 수 있다. 블루프린트에서 Mesh를 바꾼 후 저장하면 모든 블루프린트가 변경된 것을 확인할 수 있다. 창 제작 및 자연스럽게 처리 머티리얼 적용 영역 추가, 분리 uv도 만들어줄 수 있다. 개인 작업 : 지붕 제작 c.. 2023. 11. 28. 게임인공지능 13주차 - mnist, CNN Softmax를 이용한 fashion MNIST 데이터세트로 이미지 분류 * 딥러닝이 기존의 프로그래밍 메서드로는 불가능했던 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 이해 * Fashion MNIST 옷 이미지 데이터세트에 대해 알아보기 * [Keras API](https://keras.io/)를 사용하여 fashion MNIST 데이터세트를 로드하고 트레이닝을 위해 준비 * 단순한 뉴럴 네트워크를 구축하여 이미지 분류 수행 * 준비된 fashion MNIST 데이터세트를 사용하여 뉴럴 네트워크 트레이닝 * 트레이닝된 뉴럴 네트워크의 성능 관찰 트레이닝 및 검증을 위한 데이터와 레이블 fashion_MNIST 데이터세트는 트레이닝과 검증을 위한 이미지데이터와 레이블을 가지고 있습니다. 따라서 다음과 같은 4개의 .. 2023. 11. 28. 이전 1 ··· 22 23 24 25 26 27 28 ··· 51 다음 728x90 반응형
