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Github开源项目
YOLOV8辅助瞄准
如何设置环境:
pip install -r requirements.txt
如果您有支持 CUDA 的 GPU,则可以运行以下额外命令
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
使用 TensorRT 加速(可选)
添加以下命令:
pip install --upgrade setuptools pip --userpip install nvidia-pyindexpip install --upgrade nvidia-tensorrtpip install pycuda
如果你不能以这种方式安装tensorrt,你可以查找这个[color=var(--color-accent-fg)]Nvidia指南。
我提供了“.trt”模型,但很有可能您必须自己将“.pt”模型转换为“.trt”模型,因为 Tensorrt 引擎是特定于环境的。此存储库可能会有所帮助: [color=var(--color-accent-fg)]TensorRT-For-YOLO-Series
如何运行程序:
只需使用以下命令运行文件main.py
python main.py
几秒钟后,程序将开始运行。您可以在控制台中看到。Main Start
一旦你按住鼠标右键或鼠标左键(无论你按住瞄准还是开始射击),程序将开始瞄准敌人。
如何更改设置:
您可以更改文件中的设置。args.py
一些重要的设置!!!:
模型
默认模型适用于 Apex。但是,您可以使用 训练自己的模型,并使用此设置切换模型。train.py
“模型”目录中有几个模型,您可以选择其中之一。
这些模型用于 tensorRT,它比模型快约 4 倍,但精度相同。.trt.pt
模型速度:8n>8s>8m
模型精度:8n<8s<8m
crop_size:
此设置确定要检测的屏幕部分。太高可能会导致难以检测到小物体。
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