《RookieAI_yolov8项目安装与配置指南》

《RookieAI_yolov8项目安装与配置指南》

RookieAI_yolov8 基于yolov8实现的AI自瞄项目 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RookieAI_yolov8

1. 项目基础介绍

RookieAI_yolov8 是一个基于 yolov8 实现的 AI 自瞄项目。该项目主要用于游戏中的自动瞄准辅助，通过图像识别技术对游戏画面中的目标进行实时追踪。项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用的关键技术为 yolov8 目标检测算法，它是目前非常流行的一种深度学习目标检测算法，具有检测速度快、准确率高等特点。项目中使用的框架主要包括：

• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• ultralytics：一个基于 PyTorch 的目标检测库，用于简化 yolov8 的使用。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python：版本至少为 3.7，推荐使用更高版本。
• pip：Python 的包管理工具，用于安装 Python 包。
• PyTorch：与您的 Python 版本和操作系统兼容的 PyTorch 版本。

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行（终端），使用以下命令克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/Passer1072/RookieAI_yolov8.git
   

2. 安装依赖

   进入项目目录，使用以下命令安装项目所需的 Python 包：

   poetry install
   

   如果您没有安装 poetry，可以使用以下命令代替：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 PyTorch

   根据您的系统信息和 Python 版本，使用以下命令安装 PyTorch：

   poetry run pip install torch torchvision torchaudio
   

   如果您在海外的服务器或机器上运行此项目，请使用以下命令替代：

   poetry run pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --no-index
   

4. 下载预训练模型

   项目中默认会自动下载 YOLOv8n 模型，如果您有自己训练的模型，可以将其放入项目目录下的 Model 文件夹中。

5. 运行项目

   在项目目录中，使用以下命令运行项目：

   poetry run python RookieAI.py
   

完成以上步骤后，您应该能够成功运行 RookieAI_yolov8 项目，并进行相关的配置和使用。如果有任何问题，请参考项目的官方文档或向项目维护者寻求帮助。

RookieAI_yolov8 基于yolov8实现的AI自瞄项目 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RookieAI_yolov8