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Unity Tips

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本
Unityで使える便利な機能やTips、Hacks、デモコンテンツ、開発日誌などをまとめるマガジン。note上に限らず、外部ブログやSNS・掲示板などで見つけた情報もお届け。良い…
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Unity Japan（ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン）

#人工知能

Unity ML-Agents と toio によるサッカーロボットの強化学習

「AI・人工知能EXPO 2021 【春】」の「ギリア」ブースにて、「Unity ML-Agents」 と「toio」によるサッカーロボットの強化学習を展示しました。 動画を撮ってくれた人がいました。ありがとうございます。 「toio」はiPhoneでBluetooth経由で制御されており、1台のiPhoneで8台分の「toio」の推論を行っています。 今回は、「Unity ML-Agents」と「toio」によるサッカーロボットの強化学習の作成の流れを紹介します。

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Unity Perception 入門 (2) - ランダム化ツール

Unityの「Perception」の「ランダム化ツール」の使い方をまとめました。 ・Unity 2019.4.5f1 1. ランダム化ツール「Perception」の「ランダム化ツール」は、合成データのランダム化を容易にします。 2. Perceptionのインストール 「Perception」を利用するには、「Unity 2019.3以降」が必要です。 「ランダム化ツール」はまだ最新リリース（Perception 0.3.0）に含まれてなかったので、「master

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Unityの機械学習関連のパッケージまとめ

Unityの機械学習関連のパッケージをまとめました。 1. 強化学習・ML-Agents : 強化学習。 2. 機械学習の推論・Barracuda : 機械学習の推論。 ・Tensorflow Lite Unity Plugin（Experimental） : 機械学習の推論。 ・OpenCV for Unity（10,000円）: 画像処理（機械学習の推論・顔検出・顔認識・OCR）。 3. ARのための空間認識・AR Foundation : 平面検出・マーカー検出・

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Unity ML-Agents Release 5 の変更点

「Unity ML-Agents Release 5」がリリースされました。新機能はなく、微細なバグ修正のみになります。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 5」のパッケージのバージョンは、次のとおり。 2. バグ修正◎ ml-agents / ml-agents-envs / gym-unity（Python） ・ハイパーパラメータを書き込めなかった場合に、クラッシュするのを修正。 ・ml-agents-envsのセットアップで

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Barracuda 1.0.0 - Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリ

以下の記事を参考に書いてます。 ・Introduction to Barracuda | Barracuda | 1.0.0 1. Barracuda「Barracuda」は、Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリです。GPUとCPUの両方で推論できます。 次のようなシンプルなコードで、ニューラルネットワークモデルで推論することができます。 var model = ModelLoader.Load(filename);var

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Unity ML-Agents Release 3 の新機能

「Unity ML-Agents Release 3」の新機能 をまとめました。 1. Vector Observation の新しい設定方法「Unity ML-Agents Release 3」は、以下の3つの方法で、「Vector Observation」を設定することができます。 (1) Agent.CollectObservations()をオーバーライドし、提供されたVectorSensorに観察を追加。 (2) 観察として利用するエージェントのフィールドとプロ

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Unity ML-Agents Release 3 の変更点

「Unity ML-Agents Release 3」がリリースされました。訓練設定ファイル（yaml）の仕様変更など重大な変更があります。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 3」のパッケージのバージョンは、次のとおり。 ・ com.unity.ml-agents (C#): v1.1.0・ ml-agents (Python): v0.17.0・ ml-agents-envs (Python): v0.17.0・ gym-un

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Unity ML-Agentsのリポジトリのバージョンとパッケージのバージョン

1. Unity ML-Agents のリポジトリのバージョンとパッケージのバージョン「Unity ML-Agents」のリポジトリは、2020年4月30日に「Release1」、その20日後に「Release 2」がリリースされました。一見、メジャーバージョンが増えて、大幅更新されたされたように見えますがそうではありません。「Release X」の番号は、リリース毎に増える連番になります。 「Unity ML-Agents Release 1」には、以下のパッケージが含ま

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Unity ML-Agents Release 2 の変更点

「Unity ML-Agents」の「Unity ML-Agents Release 2」がリリースされました。今回は、ちょっとした不具合修正のみ。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 2」のツールのバージョンは次のとおり。 ・com.unity.ml-agents (C#): v1.0.2 ・ml-agents (Python): v0.16.1 ・ml-agents-envs (Python): v0.16.1 ・gym-un

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Unity ML-Agentsで作られた研究ベンチマーク

Unity ML-Agentsで作られた主要な研究ベンチマークをまとめました。 ◎ Obstacle Tower 「Obstacle Tower」は、エージェントが塔を可能な限り上の階まで登ることを目的としたゲーム環境です。機械学習研究者向けのコンテストのために開発された環境になります。 ◎ Arena 「Arena」は、シングル/マルチエージェントインテリジェンスのための一般的な評価プラットフォームと構築ツールキットです。 以下の3つのツールを提供します。 ・Aren

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Unity ML-Agents Release 1 のチュートリアル (2)

前回1. はじめに「Unity ML-Agents」で、強化学習の学習環境を作成する手順を説明します。ボール（RollerAgent）が立方体（Target）に向かって転がるように訓練する学習環境になります。 今回の学習環境の要素は次のとおりです。 ・観察 ・Vector Observation (サイズ8) 0 : TargetのX座標 1 : TargetのY座標 2 : TargetのZ座標 3 : RollerA

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Unity ML-Agents Release 1 のチュートリアル (1)

1. Unity ML-Agents「Unity ML-Agents」は、Unity で「強化学習」の「環境」を構築し、「エージェント」の学習および推論を行うためのフレームワークです。サンプルの学習環境「3DBall」を使って、学習および推論の手順を解説します。 2. Unityのインストール「Unity ML-Agents」を利用するには、「Unity 2018.4」以降が必要になります。今回は「2018.4.22f1」を使っています。以下のサイトからダウンロード後、イン

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Unity ML-Agents Release 1 の変更点

「Unity ML-Agents」のメジャーバージョン「Unity ML-Agents Release 1」がリリースされました。 「0.15.1」からの変更点は以下のとおりです。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 1」に含まれてるパッケージのバージョン。 ・com.unity.ml-agents (C#) : v1.0.0 ・ml-agents (Python) : v0.16.0 ・ml-agents-envs (Pyth

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Unity ML-Agentsのサンプルゲーム 『Puppo, The Corgi』 を実行してみる

「Unity Blog」で紹介されている「Unity ML-Agents」のサンプルゲーム「Puppo, The Corgi」の実行方法をまとめました。少し古いバージョン（v0.5）で作成されてます。 ・『Puppo, The Corgi』― Unity ML-Agents Toolkit を活用した可愛さあふれるデモゲーム 1. サンプルプロジェクトのダウンロードはじめに、サンプルプロジェクトのダウンロードを行います。 (1)「Puppo, The Corgiの紹介ペ

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