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집게사장의 꿈
해결 1 현재 레이아웃을 직접 지정 C:\Users\[사용자이름]\AppData\Roaming\Unity\Editor-5.x\Preferences\Layouts\default 위 경로에서 레이아웃 하나를 임의로 복사 D:\[유니티 프로젝트 이름]\Library 아래에 복사 이름 변경 [4 Splits] => [CurrentLayout_default] 다시 프로젝트 실행 해결 2 Artifacts 파일 삭제 [내가 썼던 방법] D:\[유니티 프로젝트 이름]\Library 해당 유니티 프로젝트 파일 내 Artifacts 삭제 후 실행 ! 데이터 로드로 인해 시간이 소요 됨.
UML[Unified Modeling Language] 시스템 설계를 시각화하는 표준 방법 클래스 다이어 그램 객체 지향 모델링에서 클래스의 속성 및 연산과 클래스간의 정적인 관계를 표현 순환, 의존이 발생하는 문제점을 파악하기 용이 클래스 : 공통 속성, 연산, 관계, 의미를 공유하는 객체들의 집합 관계 표현 연관 Association 클래스가 서로 개념적으로 연결된 선 2개 이상의 사물이 서로 관련되어 있는 상태 방향성은 화살표로 표시하며, 서로에게 영향이 있는 양방향 관계의 경우 실선으로 표현 1 한 객체와 연관 0..1 0개에서 1개까지 연관됨 0..* 0개 또는 무한한 객체와 연관[0 생략가능] 1..2,4 1개에서 2개 또는 4개까지 연관 의존 Dependency 하나의 클래스가 다른 클래스를..
GPU BOUNDING Gfx.WaitForGfxCommandsFromMainThread 5.65ms Current frame accumulated time: 20.26ms for 7 instances on thread 'Render Thread' Renderer 쓰레드가 Main 쓰레드로부터 명령을 기다리는 상태. Gfx.WaitForGfxCommandsFromMainThread로 표시 CPU BOUNDING Gfx.WaitForPresent로 표시되는 것은 GPU의 작업을 CPU가 대기하는 상태 프로파일 참고 자료 https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerCPU.html?_ga=2.220424856.1601725645.1572714311-568231304.1557771162
[출처] https://youtu.be/BeEjoTa9sSo?si=jght3spH8ryvUxUr https://youtu.be/3_pASBWPovc?si=guyVjtFXfqmijkK3 PVRTC[POWERVR TEXTURE COMPRESSED][IOS] 4X4 블럭기반 DXT에 더해 이미지를 블러링하여 블럭 경계를 페더링처리한다. 원래의 이미지의 대표 색상을 분리하고 하드웨어에서 결합하는 과정을 거침 블러링 현상이 발생함., 픽셀이 중요한 그래픽에 적합하지 않음. 키 컬러를 최대 4개까지 추출이 가능하며, 복잡한 색에 대해서 그라데이션 값을 지정 여러 패턴을 가지고 압축에 사용하기 때문에 생각하는 것보다 용량이 크기 않다. ETC[ELECSON] 블럭기반 색상과 밝기로 분류하여 마지막에 합성함 블러킹현상..
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최적화에 대한 노력 1. 메모리 프로파일링 모바일 전환을 위한 게임 내 메모리 사용량을 판단하기 위해 프로파일링을 했다. *9GB 라는 아주 큰 사이즈에 정말 많이 놀랐지만, Managed에서 대부분 소비하는 것으로 보아 이것은 유니티가 C++ 에서 사용하는 부분이기에 빌드를 해보기로 했다. *정말 큰 문제는 메모리 텍스쳐 메모리 사용이었는데, 이를 줄이기 위해서는 아주 간단했다. 우선 기본적으로 내 게임의 특성이 있는데 1. 공포게임 2. 화질이 좋지 않은 것이 오히려 효과적임 3. UI 요소가 많지 않음 그렇기에, 위의 내용을 토대로 MipMap을 해제하고, UI의 크기를 반 사이즈 줄이고, PC 압축 포맷을 ETC5 Compressed로 변경해서 메모리 사용량을 줄였다. 2. 프로파일링 * 여기서 ..
증상 : 아래 동영상과 같이 오브젝트들이 깜빡거리는 현상이 발생함 해결 : 렌더링 시 최대 연산 가능한 라이트 수를 제한을 해서 그렇다 메쉬들을 병합하였기 때문에 실제로 메쉬 하나에 그려지는 라이트의 개수가 제한된 범위를 뛰어넘었다. URP 세팅에서 최대 추가 라이트 수를 변경해 주었다.
문제점Batches 가 약 2만개CPU가 60ms 나오던 상황 최적화 이전 최적화 후 최적화 한 방법머티리얼의 렌더링 방식을 통일화하여 같은 머티리얼 키워드를 가진 오브젝트를 묶는다. 머티리얼의 Surface Type을 통일하거나, Specular Highlight를 끄는 식으로 머티리얼 호출 회수를[SetPassCall] 줄였다. 1의 과정으로 통일된 머티리얼을 코드 상으로 메쉬들을 통합시켜 하나의 Batches로 처리하게 한다.어두운 배경을 사용하기 때문에 사용하지 않는 그림자를 꺼서 그림자 그리는 비용을 아낀다.URP 옵션에서 끌 수 있다.오브젝트를 사용하지 않는 것은 제거한다. 위와 관련된 정보https://github.com/ImKrap/MeshCombineder
Yolo v3 모델을 통해 이미지 분류를 하려던 중 해당 에러가 발생하여 진행하지 못했다. 문제의 에러 블럭 command : python3 detect_1231.py --cfg cfg/yolov3-spp-403cls.cfg --names data/403food.names --weights weights/best_403food_e200b150v2.pt =============================================================== Traceback (most recent call last): File "C:\Users\dongs\OneDrive\문서\2023-2th\AI_DeepLearning\03.AI알고리즘 소스코드\음식분류\yolov3\detect_1231.py",..
문제의 원인은 Yolo v5의 패키지를 통째로 다운 받아 사용하던 와중에 문제로 발생한 것, 내가 해결한 방법 아래에서 나온 해결 방안을 토대로 Torchvision의 버전이 맞지 않아 발생한 것이라고 판단 https://stackoverflow.com/questions/75103127/getting-notimplementederror-could-not-run-torchvisionnms-with-arguments-fr Getting "NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from CUDA backend" despite having all necessary li The full error: NotImplementedErr..