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fps的人物识别模型训练

2025-12-16 13:43:54
行业:游戏/电竞
载体:爬虫/脚本
技术:easyocr、PyTorch

业务和功能介绍

目标:对于cs2这款游戏的人物进行识别测试
功能,通过进行数据采集,标注,模型的设计与训练实现精准识别人物坐标信息
核心模块:ultralytics,numpy,mss等
结合mss实时采集屏幕数据,利用NumPy进行图像预处理与坐标转换,通过自动化标注工具生成YOLO格式数据集,设计轻量化模型架构并优化训练策略,最终实现低延迟、高鲁棒性的人物坐标识别

项目实现

数据采集:截取大量关于游戏内容的视频与图片等素材,使用标注工具转为yolo专用训练格式,设计参数与模型进行多轮次训练
使用mss库等采集屏幕数据,使用多线程等机制优化程序性能与推理速度
技术难点,游戏环境非常复杂,有些识别效果很差
解决方法:采集大量数据,使用数据处理,增加,额外进行困难样本处理等措施

示例图片视频


24小时内活跃
方向: 爬虫/脚本-爬虫/脚本、人工智能-计算机视觉与图像处理、
交付率:100.00%
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