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FPS game AI aimassist framework

Primary LanguagePython

yolov5-tensorrt-aimbot

FPS game AI aimassist framework AI 是拿来用的,不是用来坑小白钱的

框架说明:

需要有一点点python基础,完全没有编程基础建议学半个月再来

此ai框架支持.pt 和 .trt 两种模型(yolov5 6.1类里的DetectMultiBackend函数自带自动识别并加载各种模型,本来还支持onnx的,但是我不想再下载TensorFlow了),Pt模型应该是人人都能用,trt需要根据自己的显卡编译一次(编译方法最后有官方链接)。

模型输入维度是640640 ,你可以换自己的权重,如果用自己的网络模型输入尺寸不是640640,修改imgz = (640, 640)即可,模型需要fp16,如果不是fp16模型关闭half即可(half = False),尽量使用半精度模型,速度更快,而且精度没什么丢失。

修改瞄准的参数都在config.txt文档里,config.txt文档不要改顺序,也不加空行(主要是读取txt的函数写得有点麻瓜)

main.py注释掉的如 # ser.write(f'km.move({pid_x},{pid_y})\r\n'.encode('utf-8')) 等语句是我用的kmbox位移鼠标的语句。你都拿到相对位移坐标了,自己加一个鼠标位移就行

安装说明(一定按以下顺序安装环境依赖包)

  1. 安装anaconda 或者 mini conda
  2. conda 创建虚拟环境 3.启动虚拟环境 conda activate 4.如果是**大陆用户切换清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 5.安装cuda、cudnn (必须先安装cuda 和cudnn) conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 6.安装tensorrt: 去英伟达官网下载TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.安装包(只要是支持的版本都可以),解压后cd切换到 TensorRT-8.2.1.8\python文件夹, 使用pip install命令安装对应python版本的.whl文件(cp39对应python3.9,cp36对应python3.6)

示例: pip install tensorrt-8.2.1.8-cp39-none-win_amd64.whl 7.安装yolov5 version6.1依赖: pip install -r requirements.txt

8.完成上面安装后,最后安装win32 库(可能会报错,网上有解决方法,很容易解决): pip install pypiwin32 或者pip install pywin32 9.运行main.py 即可 可以打开apex_test.jpg的图片,坐面拖动图片测试,正常情况扫识别到目标应该会打印坐标 补充 Pt模型转trt模型 ,yolov5 github官方有详细说明: ultralytics/yolov5#251
下载yolov5 6.1,用上面的环境编译即可

开源by:山高水长流