[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-farzaa--DeepLeague":3,"tool-farzaa--DeepLeague":61},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":24,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[27,13,15,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":83,"forks":84,"last_commit_at":85,"license":76,"difficulty_score":86,"env_os":87,"env_gpu":88,"env_ram":89,"env_deps":90,"category_tags":103,"github_topics":76,"view_count":24,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":105,"updated_at":106,"faqs":107,"releases":143},10230,"farzaa\u002FDeepLeague","DeepLeague","(Open Source) Computer Vision + Deep Learning + League of Legends","DeepLeague 是一款结合计算机视觉与深度学习技术的开源项目，专为《英雄联盟》电竞研究打造。它通过分析游戏小地图，利用超过 10 万张标注图像训练出的模型，自动识别并追踪游戏中的关键元素（如英雄位置、野怪状态等），旨在推动电子竞技领域的 AI 技术发展。\n\n该项目主要解决了电竞数据分析中人工观察效率低、难以量化实时局势的痛点，为战术分析和自动化解说提供了技术基础。其核心基于 YOLO 目标检测算法（源自 YAD2K 项目），并针对游戏画面进行了定制化训练，能够处理复杂的游戏视觉信息。\n\nDeepLeague 最适合对人工智能、计算机视觉感兴趣的开发者及电竞数据研究人员使用。由于作者坦言代码多为快速原型开发，文档相对简略且可能存在瑕疵，因此使用者需要具备一定的 Python 编程基础和调试能力，普通玩家若无技术背景可能较难直接上手。对于希望探索游戏 AI 应用或构建电竞数据集的技术爱好者而言，这是一个极具参考价值的起点。","# DeepLeague - leveraging computer vision and deep learning on the League of Legends mini map + a dataset of over 100,000 labeled images to further A.I research within esports.\n\n[Please read the blog post here. This repo just explains how to get setup. The blog will explain what this actually is!](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002Fp\u002Fd275fd17c4e0\u002F)\n\n### Thanks so much to the amazing developers at [YAD2K](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fallanzelener\u002FYAD2K). DeepLeague is built upon my custom fork of their repo and would not be possible without their amazing work.\n\n![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_2e0cd361e315.gif)\n### Disclaimer\nI wrote the majority of this code in 5 days during a hurricane when I was bored. My code isn't horrible but it definitely isn't a nice and fancy library with amazing documentation. There are likely many bugs and inefficiencies.\n\nBUT, getting setup to run the test script is easy enough and I'll help you out there but if you want to actually mess with the core code you'll be mostly on your own. But trust me, none of this code is crazy complicated especially if you are familiar with Python.\n\nIf you have questions contact me on [Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FFarzaTV).\n\n### How do I get DeepLeague?\n\nYou'll need [git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002Fbook\u002Fen\u002Fv2\u002FGetting-Started-Installing-Git), [conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fdocs\u002Fuser-guide\u002Finstall\u002Findex.html), and [brew](https:\u002F\u002Fbrew.sh\u002F). Once you install them you can check if everything works okay by typing in these commands in your terminal. I've confirmed that these steps work on Mac OS. See the steps below to know how to make it work on Linux using Conda. Windows 10 Users, I have confirmed that following the Ubuntu install instructions and using a Linux [subsystem](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Finstall-win10) is the easiest\nway for you to get going.\n\n\n```sh\n$ conda\n$ git\n$ brew\n```\n\nIf you were able to run those three commands without any errors, you can continue.\n\n### Instructions for running on OS X using Conda\n\n```sh\n# get the repo.\n$ git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\n$ cd DeepLeague\n$ cd YAD2K\n$ conda create -n DeepLeague python=3.6\n$ source activate DeepLeague\n$ conda install python.app # this install python as a framework for mat plot lib.\n\n# bunch if packages you need.\n# if you are using ubuntu, use this instead https:\u002F\u002Fwww.pyimagesearch.com\u002F2016\u002F10\u002F24\u002Fubuntu-16-04-how-to-install-opencv\u002F\n# instead of opencv-python.\n$ pip install opencv-python youtube_dl\n$ conda install -c menpo ffmpeg\n$ pip install numpy h5py pillow matplotlib\n$ pip install tensorflow\n$ pip install keras\n\n# get the supporting files for the neural net.\n$ brew install wget\n$ brew install ffmpeg --with--libvpx # this may take a while.\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n$ pythonw yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5 # we need to use pythonw when calling DeepLeague!\n```\nRunning that last command is extremely important. It might produce some errors which you can hopefully Google and quickly solve. I've found it really is dependent on your system + hardware.\n\n### Instructions for running on Ubuntu 16.04 using Conda\n\nYou can install Conda using the guide from  the [official docs](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fdocs\u002Fuser-guide\u002Finstall\u002Flinux.html).\n\n```sh\n# get the repo.\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\n# create the new env\nconda env create -f requirements.yml\nsource activate DeepLeague\n\ncd DeepLeague\u002FYAD2K\n\n# Download the weights file\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n\n# run the command to configure the model\npython yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5\n```\n\nRunning that last command is extremely important. It might produce some errors which you can hopefully Google and quickly solve. I've found it really is dependent on your system + hardware.\n\n\n### How do I run DeepLeague?\nHonestly, this repo has so many tiny functions. But, let me explain the easiest way to get this going if all you want to do is analyze a VOD (which most of you want I presume). The ```test_deep_league.py``` is the key to running everything. It's a little command line tool I made that lets you input a VOD to analyze using three different sources: a YouTube link, path to local MP4, and path to a directory of images. I like the YouTube link option best, but if you have trouble with it feel free to use the MP4 approach instead. All you need is a 1080P VOD of a League game. It's extremely important it's 1080p or else my scripts will incorrectly crop the mini map. Also, DeepLeague is only trained on mini maps from 1080P video; other sizes aren't tested.\n\nHere's an example of me running the tool with a YouTube link. This method automatically downloads the YT video as well and cuts it up according to the the start and end time you gave it. It will automatically do all the renaming to process stuff.\n\nThis command specifies to start at the 30 second mark and end 1 minute in. This is useful when you only want to analyze a part of a VOD. The frames that are output are saved to the \"output\" folder as specified by the command below.\n\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n\n# if you're using Linux\npython test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n```\n\nYou should first see the download start:\n\n![Alt Text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_25aae890a0fb.gif)\n\nThen you should see DeepLeague start predicting bounding boxes.\n\n![Alt text](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_d4efd29ec843.gif)\n\nIf you want to use a local mp4 file that you recorded yourself use the command below where -mp4 tells the script where the VOD is on your computer.\n\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output mp4 -mp4 \u002FVolumes\u002FDATA\u002Fdata\u002Fdata\u002FC9_CLG_G_2_MARCH_12_2017\u002Fvod.mp4\n```\n\n### How do I get the dataset:\nDownload it [here](https:\u002F\u002Farchive.org\u002Fcompress\u002FDeepLeague100K).\n\nI've split the dataset into multiple .npz files so it isn't just one massive file. I mainly did this to make batch training easier. I've compressed it down to one big 30GB file you can ```wget``` at this [link](https:\u002F\u002Farchive.org\u002Fcompress\u002FDeepLeague100K). I recommend ```wget``` because it can resume failed downloads. The worst feeling is when a big download is about to finish and your internet crashes causing you to lose the entire download.\n\nAlso, I have already split the dataset into training, testing, and validation sets which splits the data into 80%, 17.5%, and 2.5% cuts respectively. These .npz files only have the cropped mini maps frames and the bounding box information associated with every frame.\n\nIf you want help reading this npz file, check out ```def visualize_npz_data``` [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fblob\u002Fmaster\u002FData%20Scripts\u002Fvis_data.py).\n","# DeepLeague - 利用《英雄联盟》小地图上的计算机视觉与深度学习技术，结合包含十多万张标注图像的数据集，推动电子竞技领域的AI研究。\n\n[请在此处阅读博客文章。此仓库仅说明如何进行环境搭建。博客将详细解释其具体含义！](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002Fp\u002Fd275fd17c4e0\u002F)\n\n### 非常感谢[YAD2K](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fallanzelener\u002FYAD2K)的优秀开发者们。DeepLeague基于我对他们仓库的自定义分支构建而成，若没有他们的杰出工作，这一切都不可能实现。\n\n![替代文本](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_2e0cd361e315.gif)\n### 免责声明\n我在一场飓风期间，百无聊赖地花了五天时间编写了大部分代码。我的代码虽然不算糟糕，但绝非那种拥有精美文档的高级库。其中很可能存在许多 bug 和效率低下的地方。\n\n不过，设置并运行测试脚本其实相当简单，我会尽力协助你；但如果你想深入修改核心代码，那就只能靠你自己了。不过请相信我，这些代码并不复杂，尤其是如果你熟悉 Python 的话。\n\n如有疑问，请通过[Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FFarzaTV)联系我。\n\n### 如何获取 DeepLeague？\n\n你需要 [git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002Fbook\u002Fen\u002Fv2\u002FGetting-Started-Installing-Git)、[conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fdocs\u002Fuser-guide\u002Finstall\u002Findex.html) 和 [brew](https:\u002F\u002Fbrew.sh\u002F)。安装完成后，可以在终端输入以下命令来检查是否一切正常。我已经确认这些步骤在 Mac OS 上可行。下方提供了使用 Conda 在 Linux 上运行的步骤。对于 Windows 10 用户，我已确认按照 Ubuntu 的安装说明，并使用 Linux [子系统](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Finstall-win10)，是你们上手最简便的方式。\n\n```sh\n$ conda\n$ git\n$ brew\n```\n\n如果能够顺利执行以上三条命令而无任何错误，即可继续。\n\n### 使用 Conda 在 OS X 上运行的说明\n\n```sh\n# 获取仓库。\n$ git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\n$ cd DeepLeague\n$ cd YAD2K\n$ conda create -n DeepLeague python=3.6\n$ source activate DeepLeague\n$ conda install python.app # 将 Python 安装为框架，以便支持 Matplotlib。\n\n# 安装所需的一系列包。\n# 如果你使用的是 Ubuntu，则应参考此链接：https:\u002F\u002Fwww.pyimagesearch.com\u002F2016\u002F10\u002F24\u002Fubuntu-16-04-how-to-install-opencv\u002F\n# 而不是直接安装 opencv-python。\n$ pip install opencv-python youtube_dl\n$ conda install -c menpo ffmpeg\n$ pip install numpy h5py pillow matplotlib\n$ pip install tensorflow\n$ pip install keras\n\n# 下载神经网络所需的辅助文件。\n$ brew install wget\n$ brew install ffmpeg --with--libvpx # 这个过程可能需要一些时间。\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\n$ wget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n$ pythonw yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5 # 调用 DeepLeague 时必须使用 pythonw！\n```\n\n执行最后一条命令至关重要。可能会出现一些错误，你可以尝试通过 Google 搜索快速解决。我发现这确实很大程度上取决于你的系统和硬件配置。\n\n### 使用 Conda 在 Ubuntu 16.04 上运行的说明\n\n你可以参照[官方文档](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fdocs\u002Fuser-guide\u002Finstall\u002Flinux.html)中的指南来安装 Conda。\n\n```sh\n# 获取仓库。\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\n# 创建新环境\nconda env create -f requirements.yml\nsource activate DeepLeague\n\ncd DeepLeague\u002FYAD2K\n\n# 下载权重文件\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n\n# 运行命令以配置模型\npython yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5\n```\n\n执行最后一条命令同样非常重要。可能会出现一些错误，你可以尝试通过 Google 搜索快速解决。我发现这确实很大程度上取决于你的系统和硬件配置。\n\n### 如何运行 DeepLeague？\n说实话，这个仓库里有很多细碎的小函数。不过，让我来解释一下最简单的使用方法——如果你只想分析一段录像（我想大多数人都有这样的需求）。关键在于 ```test_deep_league.py``` 脚本。这是我编写的一个小型命令行工具，允许你通过三种方式输入要分析的录像：YouTube 链接、本地 MP4 文件路径，或图片目录路径。我个人最喜欢使用 YouTube 链接，但如果遇到问题，也可以改用 MP4 文件。你只需要一段 1080P 分辨率的《英雄联盟》比赛录像。务必确保分辨率为 1080p，否则我的脚本会错误地裁剪小地图。此外，DeepLeague 只针对 1080p 视频中的小地图进行了训练，其他分辨率尚未经过测试。\n\n下面是一个我使用 YouTube 链接运行该工具的例子。这种方法会自动下载 YouTube 视频，并根据你指定的开始和结束时间进行剪辑。它还会自动重命名文件以便后续处理。\n\n这条命令表示从第 30 秒开始，到第 1 分钟结束。当你只想分析录像的一部分时非常有用。输出的帧会被保存到名为 “output” 的文件夹中，正如下面的命令所指定。\n\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n\n# 如果你在使用 Linux\npython test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n```\n\n首先你会看到下载开始：\n\n![替代文本](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_25aae890a0fb.gif)\n\n随后 DeepLeague 就会开始预测边界框：\n\n![替代文本](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_readme_d4efd29ec843.gif)\n\n如果你想使用自己录制的本地 MP4 文件，可以使用下面的命令，其中 -mp4 指定了录像在你电脑上的位置。\n\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output mp4 -mp4 \u002FVolumes\u002FDATA\u002Fdata\u002Fdata\u002FC9_CLG_G_2_MARCH_12_2017\u002Fvod.mp4\n```\n\n### 如何获取数据集：\n请从[这里](https:\u002F\u002Farchive.org\u002Fcompress\u002FDeepLeague100K)下载。\n\n我已将数据集拆分为多个 `.npz` 文件，而不是只有一个超大文件。这样做的主要目的是为了方便进行批量训练。目前，整个数据集已被压缩成一个 30GB 的大文件，你可以通过 `wget` 命令从这个[链接](https:\u002F\u002Farchive.org\u002Fcompress\u002FDeepLeague100K)下载。推荐使用 `wget`，因为它支持断点续传。最糟糕的体验莫过于下载快完成了，网络却突然中断，导致之前的所有下载都白费了。\n\n此外，我已经将数据集划分为训练集、测试集和验证集，比例分别为 80%、17.5% 和 2.5%。这些 `.npz` 文件仅包含裁剪后的迷你地图帧以及与每帧对应的边界框信息。\n\n如果你需要帮助读取这些 `.npz` 文件，可以查看 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fblob\u002Fmaster\u002FData%20Scripts\u002Fvis_data.py) 的 `def visualize_npz_data` 函数。","# DeepLeague 快速上手指南\n\nDeepLeague 是一个利用计算机视觉和深度学习技术，对《英雄联盟》游戏小地图进行分析的开源项目。它基于超过 10 万张标注图像的数据集，旨在推动电竞领域的 AI 研究。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n*   **推荐系统**: macOS 或 Ubuntu 16.04+。\n*   **Windows 用户**: 强烈建议使用 **WSL (Windows Subsystem for Linux)** 并安装 Ubuntu 子系统，这是最稳定的运行方式。\n*   **视频源要求**: 仅支持 **1080P** 分辨率的游戏录像（VOD）。其他分辨率会导致小地图裁剪错误，因为模型仅针对 1080P 训练。\n\n### 前置依赖\n请确保已安装以下工具：\n*   [Git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002F)\n*   [Conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002F) (推荐使用 Miniconda 或 Anaconda)\n*   [Homebrew](https:\u002F\u002Fbrew.sh\u002F) (仅限 macOS)\n\n在终端执行以下命令验证安装：\n```sh\n$ conda\n$ git\n$ brew\n```\n\n## 安装步骤\n\n### 方案 A：macOS 用户 (使用 Conda)\n\n```sh\n# 1. 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\ncd DeepLeague\ncd YAD2K\n\n# 2. 创建并激活虚拟环境\nconda create -n DeepLeague python=3.6\nsource activate DeepLeague\nconda install python.app # 为 matplotlib 安装框架支持\n\n# 3. 安装依赖包\n# 注意：Ubuntu 用户请参考官方 OpenCV 安装指南，不要直接 pip install opencv-python\npip install opencv-python youtube_dl\nconda install -c menpo ffmpeg\npip install numpy h5py pillow matplotlib\npip install tensorflow\npip install keras\n\n# 4. 安装系统工具并下载模型权重\nbrew install wget\nbrew install ffmpeg --with--libvpx\n\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n\n# 5. 配置神经网络模型 (关键步骤)\n# 注意：macOS 必须使用 pythonw 运行此命令\npythonw yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5\n```\n\n### 方案 B：Ubuntu \u002F WSL 用户 (使用 Conda)\n\n```sh\n# 1. 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague.git\ncd DeepLeague\n\n# 2. 创建环境 (使用提供的 requirements.yml)\nconda env create -f requirements.yml\nsource activate DeepLeague\n\ncd YAD2K\n\n# 3. 下载模型权重\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.weights\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Ftrained_stage_3_best.h5\nwget https:\u002F\u002Fs3-us-west-2.amazonaws.com\u002Fmood1995\u002Fdeep_league\u002Fyolo.cfg\n\n# 4. 配置神经网络模型 (关键步骤)\npython yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data\u002Fyolo.h5\n```\n*注：最后一步配置模型可能会因硬件差异报错，请根据具体错误信息搜索解决。*\n\n### 获取数据集 (可选)\n如需进行重新训练或深入研究，可下载 100K 标注数据集（约 30GB）：\n*   **下载地址**: https:\u002F\u002Farchive.org\u002Fcompress\u002FDeepLeague100K\n*   **建议**: 使用 `wget` 下载以支持断点续传。数据集已划分为训练集 (80%)、测试集 (17.5%) 和验证集 (2.5%)。\n\n## 基本使用\n\n核心脚本为 `test_deep_league.py`，支持分析 YouTube 链接、本地 MP4 文件或图片目录。\n\n### 示例 1：分析 YouTube 视频片段\n此命令会自动下载视频，截取指定时间段（如 30 秒至 1 分钟），并进行分析。结果保存在 `output` 文件夹。\n\n**macOS:**\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n```\n\n**Linux \u002F WSL:**\n```sh\npython test_deep_league.py -out output youtube -yt https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vPwZW1FvtWA -yt_path \u002Foutput -start 0:00:30 -end 0:01:00\n```\n\n### 示例 2：分析本地 MP4 文件\n如果您已有录制的 1080P 本地视频文件：\n\n**macOS:**\n```sh\npythonw test_deep_league.py -out output mp4 -mp4 \u002FVolumes\u002FDATA\u002Fdata\u002Fdata\u002FC9_CLG_G_2_MARCH_12_2017\u002Fvod.mp4\n```\n\n**Linux \u002F WSL:**\n```sh\npython test_deep_league.py -out output mp4 -mp4 \u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fvideo.mp4\n```\n\n运行成功后，程序将先下载\u002F加载视频，随后开始预测并在画面中绘制边界框（Bounding Boxes）。","一位电竞数据分析师正试图从成千上万场《英雄联盟》比赛录像中，自动提取小地图上的英雄位置以研究战术走势。\n\n### 没有 DeepLeague 时\n- 分析师只能依靠人工逐帧观看录像并手动记录英雄坐标，处理一场 30 分钟的比赛需耗费数小时，效率极低。\n- 由于缺乏标准化的标注数据集，不同人员记录的格式混乱，导致后续无法直接用于训练机器学习模型。\n- 传统图像识别方法难以区分小地图上相似颜色的图标，在团战密集发生时经常漏检或误判英雄位置。\n- 想要验证新的战术假设时，因数据获取周期太长，往往错过最佳分析时机，研究进度严重滞后。\n\n### 使用 DeepLeague 后\n- 利用预训练的 YOLO 深度学习模型，DeepLeague 能自动扫描视频小地图，秒级输出全场英雄实时坐标，效率提升百倍。\n- 工具直接基于超过 10 万张标注图像训练，输出的数据结构统一且精准，可无缝对接下游的战术分析算法。\n- 借助计算机视觉技术，即使在技能特效满屏飞的复杂团战中，DeepLeague 也能准确识别并追踪每个英雄的动态轨迹。\n- 研究人员可快速批量处理历史比赛库，即时生成热力图和移动路径分析，让战术验证从“按周计”缩短为“按分钟计”。\n\nDeepLeague 通过将非结构化的游戏画面转化为高精度的结构化数据，彻底打破了电竞战术研究中数据获取的瓶颈。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffarzaa_DeepLeague_2e0cd361.gif","farzaa","farza","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ffarzaa_d026f12d.jpg","hey thats me.  hmu on twitter if you need me https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FFarzaTV",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa",[79],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Python","#3572A5",100,1192,180,"2026-04-16T16:18:28",4,"macOS, Linux, Windows (需通过 WSL 使用 Ubuntu 子系统)","未说明 (依赖 TensorFlow 和 Keras，通常建议配备支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，但 README 未明确具体型号或显存要求)","未说明 (数据集文件约 30GB，建议较大内存)",{"notes":91,"python":92,"dependencies":93},"1. Windows 用户建议使用 WSL (Ubuntu 子系统) 进行安装。2. 必须使用 1080P 分辨率的游戏录像，否则小地图裁剪会出错。3. macOS 运行特定脚本时需使用 'pythonw' 而非 'python'。4. 需手动下载 YOLO 权重文件和配置文件。5. 作者声明代码存在潜在 Bug 且文档不完善。","3.6",[94,95,96,97,98,99,100,101,102],"tensorflow","keras","opencv-python","numpy","h5py","pillow","matplotlib","ffmpeg","youtube_dl",[15,104],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T22:36:19.420467",[108,113,118,123,128,133,138],{"id":109,"question_zh":110,"answer_zh":111,"source_url":112},45891,"遇到报错 'ValueError: You are trying to load a weight file containing 129 layers into a model with 44 layers' 该怎么办？","这通常是因为使用了错误的 YOLO 配置文件。请确保下载并使用正确的配置文件（例如 YOLOv2 的配置文件），然后重新运行程序即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F21",{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},45892,"安装或运行时出现 'AttributeError: module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute 'leaky_relu'' 错误如何解决？","建议创建一个全新的虚拟环境，从头开始执行安装步骤。确保拉取最新的代码仓库，并严格按照安装说明操作，以排除环境配置遗漏或版本冲突的问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F23",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},45893,"按照安装说明下载 yolo.cfg 文件时出现 404 错误，是否有替代链接？","原有的外部链接可能已失效。请直接使用项目仓库中提供的有效链接下载所需的配置文件，维护者已修复了相关链接问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F20",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},45894,"如何将 DeepLeague 的输出结果导出为 CSV 格式而不是仅生成图片？","可以通过修改 `test_deep_league.py` 脚本来实现。利用神经网络输出的 `out_boxes` (边界框坐标), `out_scores` (置信度), 和 `out_classes` (英雄标签编号)，结合 `model_data\u002Fleague_classes.txt` 文件将编号映射为英雄名称，即可编写代码将这些数据记录到 CSV 文件或日志文件中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F7",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},45895,"如何在 Windows 系统上安装 DeepLeague？","虽然可以使用 Windows 10 的 Ubuntu 子系统 (WSL) 进行安装，但也可以直接在原生 Windows 上运行。用户可以参考社区提供的 Windows 环境配置方法，或者尝试创建类似于 Ubuntu 的 `windows_environment.yml` 文件，通过运行 `conda env create -f windows_environment.yml` 来构建环境。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F5",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},45896,"数据集的图片是否包含时间顺序信息，能否用于训练时序模型（如 LSTM）？","原始下载的数据集图片顺序可能是随机的。不过，生成数据集的脚本中设置了随机数种子（RNG seed 为 13），位于 `Data Scripts\u002Fcreate_npz_file.py` 中。利用这一特性，理论上可以复现或推导出图片的正确时序排列，从而用于时序模型的训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F16",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},45897,"如何利用坐标数据判断打野英雄正在攻击哪个野怪营地？","可以通过硬编码小地图上的野怪营地坐标来实现。逻辑是：如果检测到打野英雄的坐标在某个营地范围内停留超过一定时间（例如 3 秒），则可以判定该英雄正在清理该营地。这有助于重建打野路径。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffarzaa\u002FDeepLeague\u002Fissues\u002F8",[]]