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Jehanne Dussert edited this page Jun 9, 2023 · 11 revisions

🇫🇷 Bonjour et bienvenue sur notre wiki relatif à l'unreal de Twincity !

Ici, vous trouverez le détail de notre méthodologie, nos ressources... afin de mieux comprendre le projet.

💡 Pour créer votre propre Twincity, voici mes conseils :

  • commnencez par créer votre map à partir de données OpenStreetMap sur Blender (logiciel 3D gratuit) ou Houdini (logiciel 3D payant). De nombreux tutoriels sur Youtube vous expliquent quelles étapes suivre pour cela.
  • une fois la map réalisée, importez la sur Unreal Engine, customisez la si besoin, rajoutez les éléments manquant à votre environnement (mobilier urbain par exemple)
  • importez City Sample Crowd et City Sample Vehicles (voir les explications juste ici) et créez vos circuits où vos entités se déplaceront
  • réalisez votre menu afin de paramétrer facilement vos données générées

🇬🇧 Hello and welcome to our Twincity unreal wiki!

Here you will find details of our methodology, resources... to better understand the project.

💡 To create your own Twincity, here are my tips:

  • start by creating your map from OpenStreetMap data on Blender (free 3D software) or Houdini (paid 3D software). A large number of tutorials on Youtube explain the steps to follow.
  • Once you've created your map, import it into Unreal Engine, customising it if necessary and adding any elements missing from your environment (street furniture, for example).
  • import City Sample Crowd and City Sample Vehicles (see the explanations just here) and create your circuits where your entities will move around
  • create your menu to easily set the parameters of your generated data

Menu

  1. 👾 Créer un jeu de données pertinent en computer vision | Create a relevant computer vision dataset
  2. 🚶‍♀️ Piétons & véhicules | Peds & vehicles
  3. 📷 Extraction d'images & segmentation sémantique | Pictures extraction & semantic segmentation
  4. 📝 Extraction des métadonnées | Metadata extraction
  5. 🖱️ Menu paramétrable | Params Menu

🎯 Expected results (rgb & semantic view):

Diving shot (rgb view)

Diving shot (semantic view)