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基于 torch 框架的 ai 图像识别算法 yolo 在 dnf 游戏脚本中的应用

·2024-09-12 10:28:15 浏览次数: TGA：脚本自动点击器脚本自动精灵脚本自动挂机

随着现代电子游戏领域不断拓展,特别是对于诸如《地下城与勇士》这类重度割草的游戏而言，运用YOLO算法进行图片识别的自动化功能已经逐渐普及。YOLO（全称：“你只需要看一次”（YouOnlyLookOnce））凭借其迅捷的图像处理速度及较高的精确度，赢得了众多开发者的青睐。本篇文章将详细解析如何运用YOLO技术实现DNF的自动刷图，从而让玩家能够更加便捷地获取游戏资源。

一、YOLO算法的魅力

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YOLO算法专为实时对象侦察而设，以速度与精度见长。相较于传统方法，YOLO仅需一个神经网络处理全图数据，瞬间捕捉图像内的物件。这使得YOLO尤其适应紧迫反应之需求，例如DNF之游戏环境。在此类环境中，玩家需迅速辨识角色、敌人、传送门及掉落物品等元素，以便实现自动操作。借助YOLO，玩家无需手动干预亦能顺利完成任务，显著提高游戏体验。

import ultralyticsultralytics.checks()

事实上，YOLO具备快速识别的能力，还可针对性地调整相应参数以适应当前环境。玩家可依据自身需求，调整模型输入，选取合适的训练数据，从而实现最优的识别效果。特别是在DNF这类游戏中，由于其内部资源及环境的多样性，灵活运用YOLO算法将成为玩家在复杂场景下迅速定位目标的得力助手。

Ultralytics YOLOv8.0.126  Python-3.10.3 torch-2.0.1+cpu CPUSetup complete  (16 CPUs, 39.4 GB RAM, 215.8/275.7 GB disk)

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二、环境配置和模型选择

利用YOLO算法，首先需建立适当的开发环境。用户可依据自身需求，选择运用CPU或创建基于GPU的环境用于高效模型训练。GPU的强大运算性能能显著缩减训练周期，使玩家更迅速地享受到自动刷图的快感。安装完毕YOLO相关库后，只需运行几段简短代码即可验证安装效果，整个过程充满期待与激动。

from ultralytics import YOLO
# 加载模型model = YOLO("yolov8.yaml")  # 从头开始构建新模型 官网的8n没找到，我就用了8model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型（建议用于训练）
# 使用模型model.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # 训练模型metrics = model.val()  # 在验证集上评估模型性能results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # 对图像进行预测# success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式

YOLO的使用离不开预训练模型的选取，官方网站提供多种预训练模型供玩家选用，其识别性能优越，适于新手玩家初步理解与测试，例如此应用至DNF自动刷图功能，可迅速识别各种游戏元素，提升游戏效能与趣味性。

三、理解配置文件的重要性

# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# Parametersnc: 80  # number of classesscales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'  # [depth, width, max_channels]  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
# YOLOv8.0n backbonebackbone:  # [from, repeats, module, args]  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4  - [-1, 3, C2f, [128, True]]  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8  - [-1, 6, C2f, [256, True]]  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16  - [-1, 6, C2f, [512, True]]  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9
# YOLOv8.0n headhead:  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)
  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

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YOLO模型的运行与调试依赖于两个关键性文件：".yaml"和".pt"。其中，".yaml"文件主要负责存储模型所需的分类信息，如DNF游戏中的怪物、人物、可进入门以及掉落物品等。深入了解并掌握这些配置文件，有助于玩家在训练模型时作出更为明智的决策。

在此之外，针对.yaml文件中的参数配置亦不容忽视。尽管对于新手而言其功能或许较为深奥，然而随着实际操作的积累与深化，使用者将逐步理解每项参数所扮演的角色。在接下来的模型训练过程中，用户需依据实际状况来调整这些参数，从而达到最佳的识别性能。借助反复试验和微调，使用者有望为自身的DNF自动刷图工具奠定稳固基石，进而实现游戏的自动化运行。

四、训练自己的模型

掌握YOLO基本操作之后，玩家便需开始进行模型训练，这是一个富有挑战性的任务。在训练环节，玩家须首先获取标注数据，此类数据有助于模型理解和辨识各类游戏元素。通过收集游戏截图并进行标注，玩家可为YOLO提供充足的训练样本，进而提升模型的精准度。

# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 mine_images from COCO train2017) by Ultralytics# Example usage: yolo train data=coco128.yaml# parent# ├── ultralytics# └── datasets#     └── coco128  ← downloads here (7 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]path: ../datasets/coco128  # dataset root dir  相对于datasets文件夹 数据集放在哪里 。。/是父级目录 。/是当前目录train: images/train2017  # train mine_images (relative to 'path') 128 mine_images   相对于path目录下训练集的路径val: images/val2017  # val mine_images (relative to 'path') 128 mine_images    相对于path目录下验证集的路径   这里不区分验证和测试集  所以把不用于训练只用于评估的用一种就可以了test:  # test mine_images (optional)
# Classes 框的类别,即yolov8.yaml中nc具体有哪些names:  0: person  1: bicycle  2: car  3: motorcycle  4: airplane  5: bus  6: train  7: truck  8: boat  9: traffic light  10: fire hydrant  11: stop sign  12: parking meter  13: bench  14: bird  15: cat  16: dog  17: horse  18: sheep  19: cow  20: elephant  21: bear  22: zebra  23: giraffe  24: backpack  25: umbrella  26: handbag  27: tie  28: suitcase  29: frisbee  30: skis  31: snowboard  32: sports ball  33: kite  34: baseball bat  35: baseball glove  36: skateboard  37: surfboard  38: tennis racket  39: bottle  40: wine glass  41: cup  42: fork  43: knife  44: spoon  45: bowl  46: banana  47: apple  48: sandwich  49: orange  50: broccoli  51: carrot  52: hot dog  53: pizza  54: donut  55: cake  56: chair  57: couch  58: potted plant  59: bed  60: dining table  61: toilet  62: tv  63: laptop  64: mouse  65: remote  66: keyboard  67: cell phone  68: microwave  69: oven  70: toaster  71: sink  72: refrigerator  73: book  74: clock  75: vase  76: scissors  77: teddy bear  78: hair drier  79: toothbrush

# Download script/URL (optional)download: https://ultralytics.com/assets/coco128.zip（下载训练集的地址）

经过训练环节的打磨，玩家将获得一系列模型文件，其中以best.pt为代表的模型性能优越。在这个过程中，玩家得益于自动刷图工具的同时，也深化了对机器学习基础理论的认识。这种成就感将激发玩家持续探索未知领域，推动其在游戏中的不断成长。训练属于自己的模型，既是提高游戏效率的途径，亦是个人实力的体现。

五、实现自动化操作的乐趣

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在全套设备配置完备之后，我们得以启动DNF中的自动操控功能。在此过程中，YOLO算法扮演了至关重要的角色。它能够精准地分辨游戏中的各种元素如人物、怪物、传送门以及掉落物等，并根据键盘和鼠标的输入信息，实现自动化操作。此举不仅展示了科技的强大魅力，同时也是对玩家付出耐心与努力的最好回馈。试想一下，只需轻点鼠标，游戏角色便能自动刷怪、采集资源，这种便捷体验无疑会带给您无尽的乐趣。

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借助YOLO游戏装置，玩家在游戏中所获收益大幅提升，体验非凡。这不仅简化了操作步骤，更使得玩家能将精力放在发掘游戏的其他魅力上。预计未来，随着科技的不断进步，该装置在游戏领域的应用将愈发广泛，给予玩家更多的期待和全新挑战。

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