大漠插件对游戏里的动态图片视频一直是个问题，这次大漠更新了AI模块，也就是结合YOLOv5来训练图像识别，本套教程详细的从环境搭建，到工具训练使用，到插件调用模块做了详细的视频演示。yolo机器训练的优点是无线字库无视窗口大小分辨率，对3D及动态图的识别是普通图色插件无法完成的。

需求环境(只是训练的机器环境,用插件的环境没有任何要求)

1. win10或者win11 64位系统. 其他系统没测试过,不一定能行. 系统最好最新版本. (必须)
2. 最好有nvidia显卡,并且显卡驱动更新到最新的版本,最好是30系列以上. 如果没有的话,训练效率会很低下. (可选,但是还是强烈建议)
3. 全局科学上网.因为很多安装包都需要到外网下载.(必须)

Yolo模型优点

1.无视分辨率和窗口大小
2.无需任何字库
3.适合3D游戏，射击类游戏，普通图色无法识别的。
4.动态物体识别
5.渐变物体识别

AI模块脚本Yolo模型优化建议说明

1.在yolo模型转换中，把对象640*640改成320*320，会提供识别速度，但是会降低精确度
2.prob置信度可以适当降低
3.iou也可以适当降低
4.如果采用时时的检测（时钟）时钟周期不要太大
5.时钟周期要结合yolo返回的检测时间判断
6.单个对象检测范围【最好给定范围】
7.大漠对yolo检测的行高默认是60，所以你取某个游戏角色对象范围的时候，会影响，要考虑
8.大漠AI模块的接口，是单通道的
9.对于多线程窗口AI模块检测必须排队，言外之意，降低多线程的效率
10.多线程的游戏脚本教程，后续推出..

windows系统环境yolo训练配置步骤

1.安装python
安装python 3.8以上的版本，建议选择最新版本
下载地址 https://www.python.org/downloads/
https://www.python.org/downloads/windows/
2.安装Cuda
3.安装PyTorch
4.安装YoloV5.7
5. 安装git
6.Yolo推理测试识别图片
7.测试训练 使用coco128来测试
8.测试训练结果解读
9.测试模型格式转换 使用yolov5s.pt来测试
10.了解大漠Yolo综合工具的初步使用
11.大漠Yolo综合工具标注图像
12.大漠Yolo综合工具标注图像的修改删除复制和默认类
13.大漠Yolo综合工具训练参数设置和注意事项
14.大漠Yolo综合工具模型转换参数设置和转换格式说明
15.大漠Yolo综合工具验证dmx和onnx模型及参数设定
16.快速生成大漠类模块和AI类模块
17.免注册调用大漠插件
18.游戏窗口句柄获取和后台绑定
19.加载大漠AI模块及和yolo模型的训练路径参数设置
20.大漠AI设定yolo版本加载指定yolo模型切换使用yolo模型
21.大漠AIAiYoloDetectObjects在指定范围内检测对象
22.大漠AiYoloSortsObjects对AiYoloDetectObjects的结果进行排序
23.大漠 AiYoloObjectsToString按照顺序把class信息连接输出.
24.大漠AiYoloDetectObjectsToFile在指定范围内检测对象输出到BMP文件
25.大漠AiYoloDetectObjectsToDataBmp检测对象输出到BMP图像数据
26.大漠AiYoloFreeModel卸载指定的模型
27.易语言对大漠AI检测对象二次分割获取对象坐标
28.优化脚本结构
29.采用热键时钟时时yolo模型时时检测游戏画面对象
30.根据yolo识别类名大漠移动点击游戏识别对象
31.yolo及脚本优化说明（结课）
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本套视频为加密收费视频。
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