本次终于打赢复活赛了，这次采用的是yolov14原团队的最新模型yolo-omni，部署后实战延迟同比降低70%！老版本彻底成为过去时了，8月26日之前的项目需要同步更新，否则会存在bug
🆕 V5.0.0 上线（S11 赛季"回声"适配，2026-10-24）：在 V4 S10 容器防护服专项隔离的基础上，扩展 S11 潮汐监狱地图视觉模型 + 银翼干员识别隔离 + ACE 4.0 反检测同步；新增 🎣 自动钓鱼模块（
core/auto_fish.py，基于视觉中心 + 多帧投票 + 模拟输入闭环，支持潮汐监狱水域、核电站 AZ3 水库等场景）
△ 核电站AZ3地图中的容器防护服（V3版本曾误判为真人）
🧠 识别逻辑增强：在视觉识别管线中新增了特定轮廓过滤层，确保容器防护服不再参与目标锁定计算，大幅提升复杂场景下的识别纯净度。
手机端 APK 核心效果（画面吸附 / 模拟输入演示）
请按照以下三步操作：
-
⭐ Star
点击本仓库右上角的 Star 按钮，申请自己的使用权限。 -
⑂ Fork
点击 Fork 按钮，将本仓库复制到你自己的 GitHub 账号下，不然无法进行修改。 -
⬇️ Download
在你自己 Fork 后的仓库页面，点击 Code → Download ZIP 下载压缩包。
💡 电脑端 代码位于
desktop/文件夹，手机端 脚本位于mobile/文件夹。下载后请根据对应子项目的 README 进行操作。若下载后的项目其中存在空文件，请检查是否严格以上三步进行操作
⚠️ 重要提醒：无论电脑端还是手机端，AI 识别功能都依赖 YOLO-omni 预训练权重文件。
请务必先前往以下链接下载最新的模型权重文件，否则后续运行会因缺少模型而失败，8月25日之前已经下载好的需要进行更新：
👉 yolo-omni官方链接点击跳转
下载后请根据电脑端或手机端的 README 指引放置权重文件（具体配置方法请参考各子项目的说明文档）。
请务必先阅读以上三篇教程，它们包含了本项目的原理讲解、环境配置、常见问题解决等核心内容。
本仓库包含两个独立的子项目，分别面向 电脑端（PC） 和 手机端（Android），均以技术教学与原理验证为目的。
| 子项目 | 主要技术栈 | 适合人群 | 详细文档 |
|---|---|---|---|
| 电脑端 | Python, OpenCV, YOLO-omni, OBS, SendInput | Python 初学者、计算机视觉爱好者 | 电脑端 README |
| 手机端 | Python 下载脚本 + APK | 普通用户、Android 测试者 | 手机端 README |
💡 电脑端 提供从零开始的 Python 编程实战教程（本地代码结构解析），其中 OBS 画面吸附功能正是基于 YOLOv14 目标检测框架实现；
手机端 提供 APK 自动下载脚本。
如果主仓库下载不完整、目录结构不清晰，或者你只想复现某一个端，可以直接使用下面两个独立仓库。它们保留了对应端的代码、README 和运行依赖，适合单独克隆和安装。
git clone https://github.com/ace-trump-tech/deltaforce-pc.git
cd deltaforce-pc
python -m venv .venv
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python gui.pyWindows 用户可直接参考 deltaforce-pc README 中的 PowerShell 命令。模型权重、Windows 权限和本地配置仍需按该 README 单独准备。
git clone https://github.com/ace-trump-tech/deltaforce-mobile.git
cd deltaforce-mobile
python -m venv .venv
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python download_apk.py --repo-id