介绍：
本项目为CF网游，人物角色识别定位模型，采用yolov5框架实现，仅供学习研究使用。
项目地址：https://github.com/jiaxian-ai/fps_game_character_detection
模型效果展示
开发思路与流程
思路
CV领域的目标检测模型已经非常成熟，特别是yolov5系列
为什么不是用v6、v7？因为坑很多，而且效果不尽然好。
FPS游戏中，主要以击败敌方角色为目标，影响比赛成绩最主要的因素就是玩家的枪法。
使用深度学习的模型就可以对敌方角色进行准确定位，从而帮助玩家进行瞄准。而yolov5的预训练模型对于人物的识别已经很成熟。这时候只需要准备一定的数据样本，就可以实现不错效果。
流程
样本采集
开发游戏中的截图代码sample_util/collecting_data.py
运行代码，进游戏后，会监听键盘。
截图会剪裁中心区域640X640（官方预训练模型的图片尺寸）
按F键将自动截图
按~键，将切换角色
保存图片至sample/data/QF目录和sample/data/BW目录
尽量选择团队竞技模式，游戏节奏会快很多，对不同的角色皮肤，不同的视角分别截图，我大概采集了500+保卫者和500+潜伏者图片
根据经验，图片样本主要不在于多，而是覆盖的角度、皮肤、光影等模式的分布广
样本标注
使用开源数据标注工具labelImg
模型训练
下载最新的yolov5.7.0
下载预训练模型yolov5n.pt，保存到yolov5.7.0目录下
更改几个文件配置，就可以进行训练了。
修改models/yolov5n.yaml
参考coco128.yaml创建data\cf.yaml文件
../cfdata为样本图片目录
我们只有“保卫”和“潜伏”这两种类别
修改train.py文件
--epochs设置为300，迭代300轮就会有不错的效果
--workers根据电脑CPU核心数配置，本地16和电脑，最多填2-4
训练结果的模型和分析将保存在 yolov5-7.0/runs/train/exp/目录，bast.pt就是训练好的模型
体验模型
项目地址：https://github.com/jiaxian-ai/fps_game_character_detection
git clone https://github.com/jiaxian-ai/fps_game_character_detection.git
环境配置
系统要求：windows10+GPU
python>=3.8
安装依赖包
cd yolov5-7.0 #进入yolov5-7.0目录
pip install -r requirements.txt
模型测试
测试模型效果，判断是否正常运行
python detect.py
测试结果的图片标注将保存在 yolov5-7.0/runs/detect/ 目录
在真实游戏中使用
运行predict.py文件
python predict.py
会连续截屏，并在定位到目标后，等待“鼠标右键”点击，如果捕获到右键，则会自动移动鼠标到目标位置
