BETA RELEASE Download Demo Build (Windows PC)​ Crowd Animations is an extension for GPU Instancer, and requires it to work. Support Forum | Documentation | F.A.Q. Crowd Animations is an out of the box solution for using massive amounts of animated characters in your scenes with high performance. CA uses the GPU Instancer core and adds GPU skinning techniques on top of GPUI’s indirect instancing solution and GPU culling techniques. This results in a combination which will allow you to get the most out of GPU Instancing in Unity for your animated characters. ——————————— FEATURES ——————————— – Indirect GPU instancing with skinned meshes. – GPU frustum, occlusion and distance culling. – VR compatible. Works with both single pass and multipass rendering modes. – Supports Standard, LW, HD and Universal Render Pipelines. – Custom shader support (requires manual set-up). – Animation Blending (up to 4 animations). – Multiple skinned mesh renderers and submeshes support. – LOD Groups support (all LOD meshes must use the same rig). – Bone attachments. – Root Motion support. – Ability to use custom shadow distance per prototype and to choose the LOD to render shadows with. – Automatic detection of added and removed instances without any additional code. – Rigidbody and physics support. – Custom animation event system. – Easy to use interface. Crowd Animations supports two different animator workflows: Mecanim Animator: You can use the Unity Mecanim Animator to handle the state machine for animations as usual, and GPUI will read the animator states from the Mecanim Animator. This will let you use your existing Animators and scripts with Crowd Animations, and make it possible to use indirect GPU Instancing out of the box with all the GPUI features such as GPU frustum and occlusion culling. This workflow increases GPU performance while rendering skinned meshes, but it won’t be an ideal solution for projects that are CPU bound since the Mecanim Animator will still create an o

Atlassian Crowd 2.1注册机，运行java -jar crowd_keygen.jar，先打补丁，之后输入用户名、邮箱、公司名和机器码，生成到2337年的序列号。

ÇrowdÇountingÇODE框架（C ^ 3-框架） Python 3开发人员版本！ 开源的PyTorch代码用于人群计数 注意：由于个人原因，该代码将不会继续保留。 我建议您在使用或其他出色的代码。 技术博客 [2019.05] [中文博客] C ^ 3框架系列之一：一个基于PyTorch的开源人群计数框架[] 目标 该代码的目的是一个有效，灵活的框架，用于监督人群计数。 同时，我们在主流数据集上提供了一些基本网络和经典算法的性能。 特征 方便的开发套件。 它是六个主要数据集上的便捷开发套件。 坚实的基线。 它提供了一些经典的预训练模型的基线，例如AlexNet，VGG，ResNet等。 在此基础上，您可以轻松地将建议的模型与它们的效果进行比较。 强大的日志。 它不仅可以在Tensorboard中记录丢失和可视化，还可以保存当前代码包（包括参数设置）。 保存的代码包可以直接运

Collected by Tongji University on Monday, May 31, 2021

jira加Confluence加Crowd+PoJie机+详细安装整合教程

人流疏散模型matlab代码人群行为 使用个体代理模型对逃跑机制进行建模 概括 以下报告旨在分析几种简单的人群行为模型，以探索一群人在特定条件下如何撤离建筑物。 模拟表明，(1) React时间的较大差异可以抵消较高的平均React时间；(2) 只要​​他们的群体规模占整个群体的百分比，逆着人群移动的人流就可以加快疏散速度。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?组，不超过一定的阈值。 内容 代码附录 和：实现随机逃逸模型 和：实现自适应逃逸模型 和：实施最短距离逃生模型 和：使用随机React和逆流模型实现最短距离逃逸模型 和：使用固定React和逆流模型实施最短距离逃逸模型 : 其他模型实现可视化的依赖 信息 所有函数均用 MATLAB (R2014b) 编写

matlab集成c代码 Crowd-Density-Estimation 复现过程: 首先当然是准备数据集，我没有用论文作者的shanghaitech数据集，准备了malldataset数据集，反正都是大同小异啦。这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的，而是整张图像，这还是我第一次遇到这样的问题，还是蛮新鲜的。 malldataset数据集下载 然后参见人群密度估计之MCNN密度图的生成，在MATLAB上写了程序： clear; load('perspective_roi.mat'); load('mall_gt.mat'); m=480;n=640; m=m/4; n=n/4; mask = imresize(roi.mask,0.25); %图像缩小4倍 for i=1:2000 00幅图像 gt = frame{i}.loc; %第一个frame结构体的loc字段 gt = gt/4; d_map = zeros(m,n); for j=1:size(gt,1) ksize = ceil(25/sqrt(pMapN(floor(gt(j

ECCV2020：具有本地计数图的人群混合自适应回归网络 介绍 在这项工作中，我们介绍了一个称为局部计数图的新学习目标，并显示了其在局部计数回归中的可行性和优势。 同时，我们提出了一种从粗到精的方式的自适应混合回归框架。 它报告了计数准确性和训练阶段稳定性的显着提高，并在几个权威数据集上实现了最先进的性能。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 框架 演示版 入门 先决条件 Python> = 3.5 火炬> = 1.0.1 其他库在requirements.txt ，运行pip install -r requirements.txt 。 资料准备 从官方网站下载ShanghaiTech, UCF-QNRF, UCF_CC_50数据集，并将其解压缩到./ProcessedData 。 运行cd ./datasets/XXX/和python prepare_XXX_mod64.py调整图

群众快递 快递 警告：这是非常实验性的 - 如果你让它工作，你可能会感觉到“一路双彩虹”。 用法 理想情况下，应该能够这样做： // Server var Crowd = require ( 'crowd' ) var router = require ( 'crowd-express' ) function task ( data ) { // some calculations return result } var crowd = new Crowd ( { x : 1 , y : 2 } , task ) . on ( 'data' , function ( data ) { // data coming in real time } ) . on ( 'end' , function ( results ) { // task compl

GPU Instancer