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《Valorant》敵人YOLOV8模型:利用Python代碼從公共數據集訓練,解決友軍誤判問題

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靴下貓 ( Lv.70 熾天使 ) 發表於 2024-3-6 20:50:17 | 只看該作者 回覆獎勵 |升序瀏覽 |閱讀模式
《Valorant》敵人YOLOV8模型

敵人YOLOV8模型是從一個良好的公共數據集中自行訓練的,它是最小的模型,即YOLOv8n,有時會將友軍誤判為敵人,但作者通過將其與簡單的顏色檢測算法結合來解決了這個問題。你可以像這樣使用該模型:

代碼:
```python
  1. from ultralytics import YOLO
  2. model_yolo = YOLO('best.pt')
  3. predictions = model_yolo.predict(frame)
複製代碼
```

這段代碼是利用Python中的ultralytics庫,通過YOLOv8模型來預測遊戲中的影像帧(frame)。模型文件'best.pt'可能是已經訓練好的權重文件。使用這個模型可以有效地檢測遊戲中的敵人,儘管作者指出有時會將友軍誤判為敵人,但通過結合顏色檢測算法,這個問題已經得到了解決。



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