AI辅助开发RookieAI_yolov8_V3

源码下载：https://github.com/Passer1072/RookieAI_yolov8

版本要求：
Version Python
2.4.3或更早 3.7+
2.4.4.2+ 3.10+

使用方法：

1.使用以下代码获取本代码需要的库与Pytorch库

poetry install
poetry run pip install torch torchvision torchaudio -f https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.html --no-index

海外用户请使用以下命令

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


2.你还需要一个自己的模型（目前支持.pt/.engine/.onnx模型），如果没有可暂时使用ultralytics官方模型

3.当未找到模型时会自动下载YOLOv8n模型，你也可以⬇️

4.运行
在脚本所在目录打开终端，键入以下内容并回车

poetry run python RookieAI.py

3.0版本注重使用多线程进行优化，理论上可以提升截图效率与推理效率，但是可能会导致延迟问题。当然也提供原始的单进程推理模式可供选择。

该版本从底层代码到UI界面进行了完全重构，多线程也可以带来更多使用上的优化，例如可随意调整鼠标移动的频率，不再受到推理帧数的限制等。目前测试主系统空载YOLO使用YOLO11n模型推理的帧数从55提升到了80，有明显提升。配合独立的鼠标移动进程，理论上可以带来不错的使用体验。

对电脑配置的要求也会有一定程度的降低。代码目前处于早期开发阶段，未集成Aimbot等基础功能，开发进度与源代码请稍后关注对应文档。

推荐使用Atlas游戏系统配合boosterX性能优化软件获得更好体验

AtlasOS对 Windows 进行修改，专为游戏玩家设计。具有更高的游戏帧率和更低的延迟。同时在此系统上使用RookieAI可更高效的利用GPU资源得到更高的推理帧率。

boosterX是一款系统优化软件，优化Windows，降低延迟、提高 FPS。在AtlasOS系统上使用可进一步进行优化。

配置单： 截图模式:mss 截图高/宽:320 显卡:RTX4080M 模型:YOLOv8s_TheFinals_teammate_enemy_04.engine

原版windows空载运行RookieAI2.4.3 对比 AtlasOS 空载运行RookieAI2.4.3：

✅✅✅注意✅✅✅
此项目最初目的为Apex的Aimbot，未考虑其他游戏，可能会出现因反作弊禁止WIN32移动方式而无法使用的情况！

已知游戏：VALORANT

面对日益增多的配置文件参数，我新建了参数解释文档，里面介绍了配置文件内所有参数的信息，前往参数解释文档查看。

❗V3支持KmBoxNet，VALORANT确认可用