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

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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