4万数据集 无畏契约 Valorant YOLO 模型 数据集 截图巨细：256x256 截图数量：40000+包罗保安拌线，被闪被黑，蝰蛇大招内 模型类别：2类 头身类 1身0头
人物：黄色色盲
已添加部分负样本，防止辨认除敌人外的物品技能
标签为yolo水平框标签
赠送yolov8n和yolov5n已训练pt/onnx模型（模型为赠品别来扯皮）
256截图经测试是辨认率最好而且最快的巨细。
引：瓦罗兰特ai 无畏契约ai yolov8 yolov5 ai 自瞄 找色 无畏契约模型 瓦罗兰特模型。
项目配景：
《无畏契约》（Valorant）是一款流行的多人在线战术射击游戏，游戏中的精准对准和快速反应对于玩家至关紧张。然而，由于游戏中的复杂环境和动态变化，手动对准和追踪敌人的难度较高。本数据集及模型旨在为自动对准系统提供高质量的训练数据和支持，资助玩家在游戏中得到更好的体验。
数据集概述：
- 名称：无畏契约 YOLO 模型数据集
- 规模：共计40,000+张截图
- 截图巨细：256x256像素
- 模型类别：2类（头身类：1表示身体与头部，0表示仅身体）
- 包罗场景：保安拌线、被闪被黑、蝰蛇大招内等
- 颜色模式：黄色色盲模式
- 标签格式：YOLO水平框标签
- 附加内容：已训练的YOLOv8n和YOLOv5n模型（.pt/.onnx格式）
数据集特点：
- 全面性：涵盖多种游戏场景，包括保安拌线、被闪被黑、蝰蛇大招内等，确保数据集的多样性和实用性。
- 高质量标注：每张截图都有详细的标注信息，确保数据的正确性和可靠性。
- 实用范围广：实用于多种深度学习框架，方便科研人员和开发者直接使用。
- 优化尺寸：256x256像素的截图巨细，颠末测试证明是辨认率最好而且最快的速度。
数据集内容：
- 保安拌线：标注了游戏中保安拌线的场景。
- 被闪被黑：标注了玩家被闪光弹或烟雾弹影响的场景。
- 蝰蛇大招内：标注了玩家处于蝰蛇大招影响范围内的场景。
- 头身类：标注了游戏角色的身体与头部位置。
- 仅身体：标注了游戏角色的仅身体位置。
- 负样本：添加部分负样本，防止误辨认游戏中的非敌人类物品或技能。
数据集用途：
- 自动对准：可用于训练和评估深度学习模型，特殊是在自动对准系统方面。
- 游戏辅助：资助玩家在游戏中更快地辨认并对准敌人。
- 科研与教诲：为游戏AI领域的研究和讲授提供丰富的数据支持。
使用场景：
- 自动对准：在游戏中，利用该数据集训练的模型可以自动辨认并对准敌人。
- 游戏辅助：在游戏中，利用该数据集可以提高玩家的反应速度和对准精度。
- 研究与开发：在研究与开发领域，利用该数据集可以推动游戏AI的发展。
技能指标：
- 数据量：共计40,000+张截图，覆盖多种游戏场景。
- 标签格式：YOLO水平框标签，方便导入不同的检测框架。
- 模型格式：已训练的YOLOv8n和YOLOv5n模型（.pt/.onnx格式），方便直接使用。
注意事项：
- 数据隐私：在使用过程中，请确保遵守相关法律法规，保护个人隐私。
- 合法使用：请确保在合法范围内使用该数据集及其模型，不得用于非法目标。
- 售后政策：该产品为电子产品，一经下单，概不退换。
获取方式：
关键代码示例：
以下是关键代码的示例，包括数据加载、模型训练、检测和结果展示。
数据加载：
- 1import os
- 2import cv2
- 3import numpy as np
- 4
- 5# 数据集路径
- 6DATASET_PATH = 'path/to/dataset'
- 7IMAGES_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'images')
- 8LABELS_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'labels')
- 9
- 10# 加载数据集
- 11def load_dataset(directory):
- 12 images = []
- 13 labels = []
- 14
- 15 for img_file in os.listdir(IMAGES_DIR):
- 16 if img_file.endswith('.jpg'):
- 17 img_path = os.path.join(IMAGES_DIR, img_file)
- 18 label_path = os.path.join(LABELS_DIR, img_file.replace('.jpg', '.txt'))
- 19
- 20 image = cv2.imread(img_path)
- 21 with open(label_path, 'r') as f:
- 22 label = f.read().strip()
- 23
- 24 images.append(image)
- 25 labels.append(label)
- 26
- 27 return images, labels
- 28
- 29images, labels = load_dataset(DATASET_PATH)
- 1# 初始化YOLOv8模型
- 2model = YOLO('yolov8n.pt')
- 3
- 4# 定义训练参数
- 5EPOCHS = 100
- 6BATCH_SIZE = 16
- 7
- 8# 训练模型
- 9results = model.train(data='valorant_defects.yaml', epochs=EPOCHS, batch=BATCH_SIZE)
- 1# 加载训练好的模型
- 2model = YOLO('best.pt')
- 3
- 4# 检测图像
- 5def detect_enemies(image):
- 6 results = model.predict(image)
- 7 for result in results:
- 8 boxes = result.boxes
- 9 for box in boxes:
- 10 x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
- 11 conf = box.conf
- 12 class_id = box.cls
- 13
- 14 # 显示结果
- 15 cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
- 16 cv2.putText(image, f'Class: {class_id}, Conf: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
- 17
- 18 return image
- 19
- 20# 测试图像
- 21test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg')
- 22result_image = detect_enemies(test_image)
- 23cv2.imshow('Detected Enemies', result_image)
- 24cv2.waitKey(0)
- 25cv2.destroyAllWindows()
- 1train: path/to/train/images
- 2val: path/to/val/images
- 3test: path/to/test/images
- 4
- 5nc: 2 # Number of classes
- 6names: ['Head and Body', 'Body Only'] # Class names
- 7
- 8# Training parameters
- 9batch_size: 16
- 10epochs: 100
- 11img_size: [256, 256] # Image size
- 数据准备：确保数据集路径精确，而且数据集已准备好。
- 模型训练：运行训练脚本，等待训练完成。
- 模型检测：使用训练好的模型进行检测，并查察检测结果。
结语：
本数据集提供了一个高质量的无畏契约（Valorant）YOLO 模型数据集，支持自动对准、游戏辅助等多个应用场景。通过利用该数据集训练的模型，可以提高玩家的游戏体验。如果您有任何题目或须要进一步的资助，请查阅项目文档或联系项目作者。
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