ZenlessZoneZero-OneDragon模型训练教程：提升自动识别准确率

引言

你是否还在为绝区零自动战斗中技能释放时机不准、敌人攻击闪避不及时而烦恼？本文将详细介绍如何通过模型训练提升ZenlessZoneZero-OneDragon（以下简称ZZZ-OneDragon）项目的自动识别准确率，让你的自动战斗体验更加流畅。读完本文，你将能够：

• 了解ZZZ-OneDragon中模型的基本架构和作用
• 掌握数据集的准备和标注方法
• 学会模型训练的完整流程
• 懂得如何评估和优化模型性能
• 了解模型部署和更新的具体步骤

模型架构概述

ZZZ-OneDragon项目中使用了多种YOLOv8模型来实现游戏中的自动识别功能，主要包括以下三种：

1. 闪光识别模型（Flash Classifier）

闪光识别模型用于识别游戏中角色技能释放时的闪光效果，以判断技能释放时机。默认模型为yolov8n-640-flash-20250622，备份模型为yolov8n-640-flash-0127。

2. 空洞模型（Hollow Zero Event）

空洞模型用于识别空洞零区域中的事件格子，帮助自动探索空洞零。默认模型为yolov8s-736-hollow-zero-event-0126，备份模型为yolov8s-736-hollow-zero-event-1130。

3. 迷失之地识别模型（Lost Void Det）

迷失之地识别模型用于识别迷失之地中的各种元素，辅助自动战斗。默认模型为yolov8n-736-lost-void-det-20250622，备份模型为yolov8n-736-lost-void-det-20250612。

这些模型的配置和下载参数在src/zzz_od/config/model_config.py文件中定义，具体如下：

_DEFAULT_FLASH_CLASSIFIER = 'yolov8n-640-flash-20250622'
_BACKUP_FLASH_CLASSIFIER = 'yolov8n-640-flash-0127'

_DEFAULT_HOLLOW_ZERO_EVENT = 'yolov8s-736-hollow-zero-event-0126'
_BACKUP_HOLLOW_ZERO_EVENT = 'yolov8s-736-hollow-zero-event-1130'

_DEFAULT_LOST_VOID_DET = 'yolov8n-736-lost-void-det-20250622'
_BACKUP_LOST_VOID_DET = 'yolov8n-736-lost-void-det-20250612'

数据集准备

数据采集

1. 游戏截图：在游戏过程中，使用ZZZ-OneDragon的截图功能或手动截图，收集各种场景下的图像数据，包括不同角色、敌人、技能特效等。

2. 视频帧提取：如果有游戏录像，可以使用视频编辑软件或Python脚本提取视频帧作为图像数据。

数据标注

由于项目中未找到现成的labels.csv文件，我们需要手动创建标注文件。标注文件的格式如下：

class_id,class_name
0,flash
1,enemy_attack
2,item
...

其中，class_id是类别编号，class_name是类别名称。你可以根据实际需求定义类别，例如闪光、敌人攻击、物品等。

数据集组织

将标注好的图像和对应的标注文件按照以下结构组织：

dataset/
├── images/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   ...
└── labels.csv

模型训练

环境搭建

1. 克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/ZenlessZoneZero-OneDragon.git
cd ZenlessZoneZero-OneDragon

2. 安装依赖：

pip install -r requirements-prod.txt

模型配置

修改src/zzz_od/config/model_config.py文件，设置训练参数：

# 设置训练数据路径
TRAIN_DATA_PATH = 'path/to/dataset'

# 设置训练参数
TRAIN_PARAMS = {
    'epochs': 100,
    'batch_size': 16,
    'learning_rate': 0.001,
    'img_size': 640,
    # 其他参数...
}

开始训练

1. 闪光识别模型训练：

from zzz_od.yolo.flash_classifier import FlashClassifier

# 创建闪光分类器实例
flash_classifier = FlashClassifier(
    model_name='custom-flash-classifier',
    model_parent_dir_path='path/to/save/model',
    gpu=True
)

# 开始训练
flash_classifier.train(
    data_path=TRAIN_DATA_PATH,
    params=TRAIN_PARAMS
)

2. 空洞模型训练和迷失之地识别模型训练的步骤类似，只需分别使用对应的模型类HollowZeroEventClassifier和LostVoidDetector。

模型评估

训练完成后，使用测试集评估模型性能。评估指标包括准确率、精确率、召回率等。

# 评估闪光识别模型
accuracy, precision, recall = flash_classifier.evaluate(test_data_path)
print(f'Accuracy: {accuracy}, Precision: {precision}, Recall: {recall}')

如果模型性能不理想，可以调整训练参数、增加训练数据或改进模型结构，重新训练模型。

模型部署与更新

模型导出

训练好的模型需要导出为ONNX格式，以便在ZZZ-OneDragon中使用：

# 导出闪光识别模型为ONNX格式
flash_classifier.export_onnx('path/to/save/model.onnx')

模型替换

1. 将导出的ONNX模型和对应的labels.csv文件复制到模型目录：

cp path/to/save/model.onnx assets/models/flash_classifier/custom-flash-classifier/
cp path/to/dataset/labels.csv assets/models/flash_classifier/custom-flash-classifier/

2. 修改src/zzz_od/config/model_config.py文件，使用新的模型：

_DEFAULT_FLASH_CLASSIFIER = 'custom-flash-classifier'

模型更新检查

在GUI界面中，可以通过以下代码检查是否使用了旧模型：

def using_old_model(self) -> bool:
    """
    是否在使用旧模型
    :return:
    """
    return (self.flash_classifier != _DEFAULT_FLASH_CLASSIFIER
            or self.hollow_zero_event != _DEFAULT_HOLLOW_ZERO_EVENT
            or self.lost_void_det != _DEFAULT_LOST_VOID_DET
            )

如果返回True，说明使用的是旧模型，可以通过模型下载界面更新模型。

高级优化技巧

数据增强

为了提高模型的泛化能力，可以对训练数据进行增强处理，例如旋转、缩放、裁剪、翻转等。可以使用albumentations库实现数据增强：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

transform = A.Compose([
    A.RandomRotate90(),
    A.RandomResizedCrop(640, 640),
    A.HorizontalFlip(),
    A.Normalize(),
    ToTensorV2()
])

迁移学习

如果训练数据有限，可以使用迁移学习的方法，基于预训练模型进行微调：

# 使用预训练模型进行微调
flash_classifier = FlashClassifier(
    model_name='yolov8n-640-flash-20250622',  # 预训练模型名称
    pretrained=True  # 使用预训练权重
)
flash_classifier.train(
    data_path=TRAIN_DATA_PATH,
    params=TRAIN_PARAMS,
    fine_tune=True  # 微调模式
)

模型融合

可以训练多个模型，然后将它们的预测结果进行融合，以提高识别准确率：

# 模型融合示例
def ensemble_predict(models, image):
    predictions = []
    for model in models:
        pred = model.predict(image)
        predictions.append(pred)
    
    # 多数投票融合
    ensemble_pred = majority_vote(predictions)
    return ensemble_pred

常见问题解决

模型下载失败

如果在模型下载界面遇到下载失败的问题，可以手动下载模型文件，然后将其复制到对应的模型目录。模型下载地址可以在src/zzz_od/config/model_config.py文件中找到：

_GITHUB_MODEL_DOWNLOAD_URL = 'https://github.com/OneDragon-Anything/OneDragon-YOLO/releases/download/zzz_model'
_GITEE_MODEL_DOWNLOAD_URL = 'https://gitee.com/OneDragon-Anything/OneDragon-YOLO/releases/download/zzz_model'

GPU加速问题

如果启用GPU加速后出现问题，可以检查CUDA是否安装正确，或者在模型初始化时禁用GPU：

flash_classifier = FlashClassifier(gpu=False)

总结与展望

本文详细介绍了ZZZ-OneDragon模型训练的完整流程，包括数据集准备、模型训练、评估和部署。通过自定义训练模型，你可以根据自己的游戏需求和数据特点，优化自动识别准确率，提升自动战斗体验。

未来，我们可以进一步探索以下方向：

1. 引入更先进的目标检测算法，如YOLOv9、EfficientDet等。

2. 利用迁移学习和数据增强技术，减少标注数据量，提高模型泛化能力。

3. 开发实时模型更新机制，实现模型的在线优化。

希望本文对你有所帮助，祝你在绝区零的冒险中取得更好的成绩！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。别忘了点赞、收藏、关注，获取更多ZZZ-OneDragon的使用技巧和高级教程！