Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore

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Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore

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基于TensorRT和Yolov5的全套数据采集代码、数据标注、模型转换、推理代码

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# Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore
基于TensorRT和Yolov5的全套数据采集代码、数据标注、模型转换、推理代码。

先前闲的时候，利用Yolo TensorRT python OpenCV DXGI以及罗技鼠标驱动做了一款APEX的ai辅助瞄准。

控制上使用了PID以及FOV。

在训练场实测无配件R99中距离伤害可以达到120+。

实现了>60fps的高帧率辅助瞄准。

## !!~~翻了一下仓库，好像没把最终版本代码传上来，近期传吧~~

## 12.12补充，最终版本代码已上传

### 快速开始——

/aimcore目录下为成品代码，但由于文件限制缺少模型文件

aimcore/ghub_mouse.py 调用罗技鼠标驱动，使用前需要安装 <logitech游戏软件9.0.2>

aimcore/aim.py 瞄准目标选择逻辑，太小不锁，离准心远不锁

aimcore/mouse_pid.py PID调参控制逻辑

aimcore/python_trt.py python推理接口

aimcore/d3dshot DX截图库

aimcore/main_thread2.py 程序入口

模型文件需要使用TensorRTX框架在本机编译，不同显卡算力不同，模型不能通用。

![myrj4-4m3m0](https://github.com/huaiqi220/Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore/assets/64659513/823ce3d3-7f26-4725-9bec-eb5d914df4a3)

![train_batch0](https://github.com/huaiqi220/Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore/assets/64659513/2a9c461f-6988-4007-8276-b9cfbf091634)

![results](https://github.com/huaiqi220/Apex-Yolov5-TensorRT-ai-aimcore/assets/64659513/afae4224-f24e-4d58-919d-ad7ecd1b200e)

### 工作流上：
1. 首先使用数据采集代码，如main/screen.py采集屏幕中心640 * 640像素图片。
2. 从640 *640 图片中筛选存在队友和敌人的图片。
3. 使用labelme进行数据标注。
4. 编写脚本将标签数据整理object detection成数据集格式。
5. 训练模型，分别训练s模型n模型x模型，精度与推理速度是个需要取舍的问题。
6. 根据TensortX框架将pt模型经过wts模型转换为engine模型。
7. 编写鼠标控制代码。
8. 调用模型，实现鼠标控制及辅助瞄准功能。

### 复盘：
1. 可用数据最终到手才7000张，也没有做数据增强，所以模型准确率，尤其是s模型PR一般。
2. 截图，控制操作，最后使用更熟悉的python完成，如果使用C++推理速度还能更快。
3. 鼠标控制上可以添加一些高级逻辑，如随机噪声，远近目标决策，最后都没时间做。
4. 数据关系模型精度，训练一个数据筛选模型，可以从直播，游戏里极大增加训练数据量。
5. 或许可以除队友，敌人外增加head body目标，但这对数据标注要求太高。
6. 数据增强手段上，也有很多手段可以使用。
### 我想copy你的代码接着开发，有什么建议吗
希望你接着开发只是为了“做着玩！”，而不是真的开。

目标检测用来辅助瞄准，本身是一种舍近求远的做法，所谓ai外挂不修改内存不容易被封的结论是不可靠的。
再加上小蓝熊本身就是烂的彻底的反外挂程序，既然都开了，不如一步到位内存挂对不对。
透视，锁血等内存挂的优势是ai完全比拟不了的

### 为什么不继续做
没时间，没精力，实验室别的任务多起来了

### 有什么价值
没什么价值，做着玩的

### 游戏里开过吗，给不给模型文件
一次没开过，只训练场简单测试，开挂sm嗷，全套代码都在仓库，模型文件因大小原因暂时不提交到仓库，
如果想要编译好的模型文件，数据，链接库，可以email联系我

### 参考资料

https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10

https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

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