🎣 WoW Fishing Bot - Trained Models
Этот репозиторий содержит обученные веса нейросетей для проекта AI Fishing Bot. Код проекта и инструкции по запуску доступны на GitHub: wow_fishing_project
Проект использует гибридную архитектуру: Computer Vision для нахождения поплавка и Audio AI для определения момента клева.
📦 Состав репозитория
1. Visual Model (visual_model.pt)
Модель компьютерного зрения для обнаружения поплавка на экране.
- Архитектура: YOLOv8n (nano)
- Формат: PyTorch (
.pt) - Классы: 1 (
bobber) - Метрики:
- Precision: ~0.99
- Recall: ~1.0
- mAP50: ~0.99
- Особенности: Обучена на датасете из ~200 скриншотов в различных условиях освещения (день, ночь, дождь) и разрешениях экрана. Игнорирует элементы интерфейса игры.
2. Audio Model (audio_model.keras)
Модель аудио-классификации для распознавания звука всплеска воды (клев).
- Архитектура: Deep Neural Network (TensorFlow/Keras)
- Входные данные: MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) спектрограмма (40 features).
- Классы: Бинарная классификация (
splashvsnoise). - Особенности:
- Модель обучена на синтетическом датасете.
- Использовано всего 3 чистых сэмпла всплеска, которые были аугментированы (pitch shift, time stretch, noise injection) до 600+ вариаций.
- В качестве негативных примеров использовались реальные звуки игры (заклинания, интерфейс, шаги, музыка), чтобы исключить ложные срабатывания.
- Downloads last month
- 59