DeepSaber: Deep Learning for high dimensional choreography – Ronald Luc
Ronald Luc
Bakalářská práce
DeepSaber: Deep Learning for high dimensional choreography
DeepSaber: Deep Learning for high dimensional choreography
Anotace:
Beat Saber je nejoblíbenější hrou pro virtuální realitu roku 2019. Cílem hráče je do rytmu hudby rozsekávat příchozí kostky správným směrem dvěma virtuálními světelnými meči. Vlastnosti kostek jsou definovány herní mapou. Vytvoření herní mapy zabere jednomu člověku hodiny. Cílem práce je automatizovat proces tvorby herních map, který se rozpadá na dvě části: určení, které doby budou mít přiděleny kostky …víceAbstract:
Beat Saber is the most popular virtual reality game of 2019. The goal of the game is to slice incoming cubes in the correct direction with two virtual lightsabers. The cubes are defined by a beat map, which is synchronized with the music. The creation of a beat map takes hours. We automate the process of beat map creation, also called learning to choreograph. The task decomposes into two sub-tasks …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 7. 2020
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/sgk6g/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 22. 9. 2020
- Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Oponent: Mgr. Matej Gallo
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informatika / Matematická informatika
Práce na příbuzné téma
-
Inversion of water quality parameters in the South Bohemian Vltava River Basin based on machine learning algorithms (2000-2020)
Jonas Niese -
Visualization of Digital Pathology Images and Results of Their Analyses Using Deep Neural Networks
Nikoleta Češeková -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data
Georg Zitzlsberger -
Alzheimer's dementia recognition from spontaneous speech using deep neural networks
Mariia Buntovskikh -
Image super sampling using deep neural networks
Ivan Gorbatenko