文件名称：Sequoia:CounterStrike的神经网络
文件大小：27.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 09:16:40
Python
红杉-CS：GO AI检测机器人。 用于CounterStrike：GlobalOffensive字符检测和分类的神经网络。 建立在由软件提供支持的。 这个项目是在指导下开发的。 该项目结合了的微调版本，同时还使用辅助辅助神经网络来辅助分类任务。 推断后，边界框由yolo_inference.py文件处理，并根据从十字准线（目标）到敌人位置的距离来计算鼠标的移动。 免责声明：此软件的开发仅作为私人比赛的目的，作为概念证明，不会对其他玩家的体验造成损害。 如果您想在在线比赛中作弊，请注意还有许多其他更实际，更有效的方法。 先决条件 带有附加库的 所需库列表： ahk> = 0.11.1 Cython matplotlib> = 3.2.2 mss> = 6.1.0 numpy> = 1.18.5 opencv-python> = 4.1.2熊猫> = 1.1.5枕头PyYAML
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Sequoia-main
----models()
--------common.py(7KB)
--------yolo.py(12KB)
--------hub()
--------yolov5s.yaml(1KB)
--------__pycache__()
--------__init__.py(0B)
--------yolov5x.yaml(1KB)
--------yolov5l.yaml(1KB)
--------export.py(4KB)
--------yolov5m.yaml(1KB)
--------experimental.py(6KB)
----readmes()
--------sketch.jpg(700KB)
--------sequoia_samplebanner.gif(14.31MB)
--------sample.gif(12.55MB)
--------sequoia-sketch2.jpg(133KB)
--------light_classifier_diagram.png(30KB)
--------sequoiabang.png(182KB)
----yolo_source.py(6KB)
----light_classifier.py(6KB)
----sequoiaV1.pt(133B)
----__pycache__()
--------datasetcsgo.cpython-38.pyc(6KB)
--------light_classifier.cpython-38.pyc(5KB)
--------strektref.cpython-38.pyc(810B)
--------yolo_detect.cpython-38.pyc(4KB)
--------light_inference.cpython-38.pyc(2KB)
--------yolo_source.cpython-38.pyc(4KB)
--------csgodata.cpython-38.pyc(5KB)
--------fastercnn.cpython-38.pyc(6KB)
----light_interpreter.py(1024B)
----datasetcsgo.py(6KB)
----compare_light_yolo.py(9KB)
----LICENSE(34KB)
----detect.py(9KB)
----light_classifier_v1.th(26KB)
----requirements.txt(275B)
----light_classifier_train.py(10KB)
----.gitignore(61B)
----light_inference.py(2KB)
----findmeanstd.py(4KB)
----sequoia.code-workspace(204B)
----README.md(8KB)
----utils()
--------__pycache__()
--------general.py(53KB)
--------datasets.py(38KB)
--------evolve.sh(747B)
--------activations.py(2KB)
--------torch_utils.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------google_app_engine()
--------google_utils.py(5KB)
----.gitattributes(49B)
----models_info.txt(34B)
----strektref.py(719B)