无畏契约（Valorant）YOLO 模型数据集

4万数据集无畏契约 Valorant YOLO 模型数据集截图大小：256x256 截图数量：40000+包含保安拌线，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，防止识别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截图经测试是识别率最好并且最快的大小。
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。

项目背景：

《无畏契约》（Valorant）是一款流行的多人在线战术射击游戏，游戏中的精准瞄准和快速反应对于玩家至关重要。然而，由于游戏中的复杂环境和动态变化，手动瞄准和追踪敌人的难度较高。本数据集及模型旨在为自动瞄准系统提供高质量的训练数据和支持，帮助玩家在游戏中获得更好的体验。

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
截图大小：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）
包含场景：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，确保数据的准确性和可靠性。
适用范围广：适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像素的截图大小，经过测试证明是识别率最好并且最快的速度。

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，防止误识别游戏中的非敌人类物品或技能。

数据集用途：

自动瞄准：可用于训练和评估深度学习模型，特别是在自动瞄准系统方面。
游戏辅助：帮助玩家在游戏中更快地识别并瞄准敌人。
科研与教育：为游戏AI领域的研究和教学提供丰富的数据支持。

使用场景：

自动瞄准：在游戏中，利用该数据集训练的模型可以自动识别并瞄准敌人。
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瞄准精度。
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。

技术指标：

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，不得用于非法目的。
售后政策：该产品为电子产品，一经下单，概不退换。

获取方式：

下载链接：请访问项目主页获取数据集下载链接。

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)

模型训练：

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)

模型检测：

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()

配置文件 `valorant_defects.yaml`：

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