当时学卷积神经网络并接触到yolo算法时，就想是否能这样用，通过屏幕截图并用算法识别到游戏中的人，得到box与中心位置让鼠标准星快速移动到点位后自动开火。有趣的地方在于这属于物理外挂，非内存修改，所以无法被反作弊检测。
这几天“正好”看到github上有开源这种程序，就下下来编译试了下，c++，卷积模型用的是efficientdet-lite。基本实现了全部功能，在100ms内识别、跟枪、火控，娱乐效果非常不错，但由于模型精度以及一些pubg本身问题实际上在实战上的表现一般，准确率不高。但我看过一些类似code的视频，效果十分炸裂，所以我觉得这个程序还有很大的提升空间，可以用更高精度的识别模型，并针对游戏进行模型的fine tune，同时优化code（作者的代码好像没怎么写好，tensorflow gpu cudn加速好像没有用起来，也可能是我驱动问题，其实我的电脑可以带更大的模型）。
差不多点到为止，我的好奇心得到了满足，不会在深究下去。游戏已删。