EthanH3514 / AL_Yolo

👺 基于Yolov5的Apex Legend游戏 AI 辅瞄外挂
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性能优化的建议 #34

Open quijoo opened 6 months ago

quijoo commented 6 months ago

推理框架

以前做过一个类似的,开着游戏的情况下 RTX2060 使用 Intel OpenVINO 推理框架比 tensorRT 和 onnx 快一倍。

截屏

jsmpeg-vnc, 我使用这个方法截屏速度非常快(截取屏幕中心320x320 的图甚至超过 DXGI, 不确定是不是捕获到了重复的帧)

关于一帧定位的问题

转动一弧度需要移动的像素 = 游戏内水平转动一周移动的像素 (2pi / 360) 游戏内灵敏度 * ADS

可以人工写脚本二分的测量出 游戏内水平转动一周移动的像素

通过你 README.md 中的图(3D版本)计算得到角度就能计算需要移动的像素量。

EthanH3514 commented 6 months ago

非常感谢你的建议,我会尝试你的方法

quijoo commented 6 months ago

:see_no_evil: 相互学习了,也是看到这个仓库才知道可以用 PID 控制鼠标移动,之前就是随便写的平滑方法效果很不好。

laugh12321 commented 3 months ago

@EthanH3514 毛遂自荐一下,可以使用TensorRT-YOLO来进行模型的推理,支持C++和Python,以及全系列YOLO检测模型。

939511498 commented 3 weeks ago

推理框架

以前做过一个类似的,开着游戏的情况下 RTX2060 使用 Intel OpenVINO 推理框架比 tensorRT 和 onnx 快一倍。

截屏

jsmpeg-vnc, 我使用这个方法截屏速度非常快(截取屏幕中心320x320 的图甚至超过 DXGI, 不确定是不是捕获到了重复的帧)

关于一帧定位的问题

转动一弧度需要移动的像素 = 游戏内水平转动一周移动的像素 (2pi / 360) 游戏内灵敏度 * ADS

可以人工写脚本二分的测量出 游戏内水平转动一周移动的像素

通过你 README.md 中的图(3D版本)计算得到角度就能计算需要移动的像素量。

ADS指的是