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本项目利用 YOLOv5 实现 CSGO 游戏中的人物检测和自动瞄准
YOLOv5🚀是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。
请参阅YOLOv5 Docs，了解有关训练、测试和部署的完整文件。
安装
下载本仓库，然后确保在Python>=3.7.0 的环境中使用并安装 requirements.txt，包括PyTorch>=1.7。
pip install -r requirements.txt使用
- 请使用管理员身份打开你的Pycharm(或者别的IDE)，然后在CSGO的设置中 : 鼠标&键盘 -> 原生输入 -> 关闭
- 如果你没有权重文件并且想直接用我给你提供的权重文件，那么直接运行 aim-csgo 目录下的 main.py
- 如果你已经有了权重文件(类似于 xxx.pt)并且不想用我给你提供的权重文件，那么直接打开 aim-csgo/CSGOModels 这个目录，将自己的权重文件放进去，然后打开 aim-csgo/cs_model.py ，将第 13 行代码修改(改为你自己的权重文件路径)。然后运行 main.py
- 如果你没有权重文件又不想用我提供的权重文件，那么请先训练自己的权重文件，然后参考上一条
- 成功运行 main.py 后，你会看到一个检测窗口，这时候你可以通过按下鼠标侧键(mouse5)来打开自瞄模式
- 关闭本程序 : 单击检测窗口，然后按下q
开始之前请先点击并查看 : 贡献指南
关于 Yolov5ForCSGO 的漏洞和功能问题，请访问 GitHub Issues。
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