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“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”数据集 注意：回购包含本文中使用的数据集，包括Campus，Shelf，StoreLayout1，StoreLayout2。 连同数据一起，我们提供了一些脚本来可视化2D和3D数据，并评估结果。 不包括源代码，因为这是一个商业项目，如果您有兴趣，请在找到更多信息。 数据集 在这里，我们提供了四个数据集，包括 校园： : 架子： ： StoreLayout1：由AiFi Inc.提出。 StoreLayout2：由AiFi Inc.提出。 为了方便起见，您可以一键式从找到并下载它们。 数据结构 对于每个数据集，目录的结构组织如下 Campus_Seq1 ├── annotation_2d.json ├── annotation_3d.json ├── calibration.json ├── detection.json ├─

工具特色：一改常规断网操作（断网开启，所有人都卡住，使得还原后找不到人的问题 ），不影响任何人移动，开启断网跟着别人一起走，其他人无任何异常卡顿。 工具功能： ●卡盾牌 ：游戏佣兵模式可配合一键断网工具完成卡盾操作，教学在各短视频平台教学 ●断网瞬移：对局内根据提示快捷键完成断网/还原的操作。支持卡空，瞬移。

yolov8模型初体验

基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip ​ 本程序基于pytorch框架与yolov5物体检测平台，实现了人工智能对FPS（第一人称射击）游戏的辅助瞄准。与传统游戏作弊方式不同，本程序不读取或改动游戏的内存数据，而是通过人工智能实时分析游戏画面、确定敌人位置并移动鼠标射击，反应流程与人脑相同，难以被普通反作弊方式检测。本程序的特点有： 单次识别过程经过反复优化，在RTX30系显卡下单次时延$\leq 0.1s$​ 前后端分离，前端启动器UI界面现代化、扁平化，提供参数调节功能并与后端通过json参数共享 设计演示模式，实时展现AI的识别过程 设计静态和动态模式，在敌人静态和近匀速运动时有可观的射击精准度 适配多款射击游戏，对CS:GO（《反恐精英:全球攻势》）单独优化，考虑到鼠标加速与鼠标灵敏度设置对程序参数的影响

游戏FPS提高工具，在CS，魔兽中有明显的提高。

Low Poly FPS Pack-3.2

unity3D官方出品的FPS教程pdf文档，已经被汉化成中文了，一共有3个pdf文档，讲解的很详细，非常适合刚接触unity不久的程序员，或者想开发FPS游戏的开发人员

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