如何训练全自动的安卓ai脚本(yolov5 为例) 实现游戏应用自动屏幕识别点击
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必要资源
- yolo训练方法调参要点:https://docs.ultralytics.com/
- ncnn yolov5 示例:https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov5
- 在线模型转换https://convertmodel.com/
硬件配备
32G + 内存, 2060+ 英伟达显卡
操作步骤
1.准备好数据集使用labelme进行标注并转换为coco数据集
2.把yolov5 源码下载到本地电脑磁盘
3.查看训练yaml配置自己模仿写一个
4.查看数据集配置自己模仿写一个
5.开始训练
6.转换导出pt模型到onnx
7.onnx转换为ncnn
8.进行ncnn optimize优化
9.编辑ncnn(optimize)模型中的param文件如下图
使用Yyds.Auto加载模型
# 第一步 加载模型
model_yolo_reload("example.bin", "example.param")
# 第二步 以当前屏幕为目标进行前向推导计算
screen_yolo_locate()
# 最后 根据上一个函数的判断结果如发现目标则进行点击
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