你敢信?帧率提升60%以上,画质还更好!《机甲战士5:雇佣兵》DLSS 2.0实测

最初,NVIDIA DLSS的出现的初衷其实是为了补偿性地解决GeForce RTX显卡在开启光追效果后造成的帧率明显下跌问题,并也取得了非常不错的效果。但是,玩家们发现,在开启DLSS之后,在一些游戏中虽然提升了帧率,但却在游戏的连续画质表现上有所下降,也就是在某些游戏场景中会出现分辨率降低的问题。不过作为一种依托于AI且不断进化的图形图像增强算法,DLSS本身也在不断进化,并在近期正式推出了2.0版本。全新进化的DLSS,身上到底带着怎样的“外挂”?让我们一起来看看。     

基于深度学习的番茄叶部病害识别模型

番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。     

新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。