基于神经网络深度学习算法实现的AI脚本
本课程2k画质，精剪辑，绝不拖泥带水。
带你从yolo环境搭建到商业实战，完整流程不省略任何内容，细述原理方法注意事项，授人以鱼不如授人以渔！
yolo是一种高效的目标检测算法，旨在通过单个神经网络实现实时物体检测。yolo识别速度极快可以做到实时检测，广泛应用于计算机视觉，如闯红灯检测，上课睡觉行为检测，摄像头检测，车牌号检测，自动驾驶，游戏辅助等领域
相较于图色脚本，yolo无需提前准备图像，对屏幕分辨率没有要求，可以检测遮挡物体。
速度方面，图色脚本需逐帧截图并比对，在高性能PC上延迟仍达50-100ms；YOLO脚本通过多线程架构分离图像采集、目标检测与操作执行，将延迟压缩至10ms以内，接近人类反应极限。
简单举例yolo优点：当游戏更新ui或调整分辨率时，那么图色脚本就会完全失效，需要重新调整参数与编写制作，而yolo脚本则不受影响。
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