huangrunheng
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跑了一次 ``` INFO 2023-10-29 19:32:05.777 │ [Screen_size] 1280x720 INFO 2023-10-29 19:32:05.956 │ Click (1211, 618) @ START -------------------- 截图速度 0.013711929321289062 INFO 2023-10-29 19:32:06.146 │ roi_front size changed to 48x203 []...
检测久是破烂的笔记本，截图快是用了window api来截图
训练出模型的时候有这些数据的吗，  我看着不是很高的样子。上面的测试数据并不够准确。用onnxruntime 同之前的pytorch有啥子区别？
你有知道截图出来的数据就是 `self.device.image` 的三通道是 RGB 吗，因为Alas就是这样的当时我也被坑了很久，然后代码里面 ``` # Convert the image color space from BGR to RGB img = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` 我怀疑又转了一次
咋关掉了呀
是的，需要非常多的数据集，不过可以发动广大的群友。
完全可以呀
https://github.com/runhey/OnmyojiAutoScript/pull/132。 这个任务最核心的部分，还要考虑到假设冰冻的话，怎么给泛化识别。包括说其他的减速、冰冻、快撒豆、这些。
很好的建议
你的描述并不清晰，我理解为两部分，一是探索唤起突破，二是突破唤起探索。无论如何这都直接绕过了本身的调度系统，这并不是很合适的操作。