1.源码地址：

https://github.com/WongKinYiu/yolov7

下载之后解压

2.环境准备

1.用pycharm打开项目文件，选择自己的虚拟环境

2.下载项目所需要的包和权重文件

打开Terminal

输入以下命令：

pip install -r requirements.txt

下载预训练权重YOLOv7.pt

下载完成之后放在项目根目录下

3.测试环境是否安装成功

运行detect.py

运行结果在runs/detect文件夹中

到此为止，说明环境已经准备好了。

3.训练VisDrone数据集

1.新建文件夹datasets，将自己的无人机数据集放进去

给出无人机数据集的网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1N1IuBkoX2jd_6x4kscSDKg 
提取码：l070

此数据集是我已经处理好的，可以直接用。

2.修改配置文件：模型配置文件 + 数据集配置文件

1.修改模型配置文件

找到原模型配置文件：cfg/training/yolov7.yaml

复制到同级文件夹，取名叫yolov7-VisDrone.yaml

修改nc(类别数)：

2.修改数据集配置文件

先找到原数据集配置文件：data/coco.yaml

复制到同级目录取名叫VisDrone.yaml

4.修改train.py并解决训练过程中出现的bug

1.出现bug1:assets = [x['name'] for x in response['assets']] # release assets KeyError: 'assets'

解决方案：

data/hyp.scratch.p5.yaml 中的anchors=3取消注释

2.bug2:报错说是数据集路径有问题

修改VisDrone.yaml的训练 验证数据集路径

训练coco数据集：

还要下载，太慢了，放弃

0 6339M 0 510k 0 0 15942 0 4d 19h 0:00:32 4d 19h 10854

3.bug3:_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

原因：原因就是在数据集labels文件中产生了.cache文件,需要先把这个文件删掉

已解决

训练成功

但是batch_size设置为4都爆显存了

使用yolov7-tiny训练VisDrone数据集

yolov7-tiny权重下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1sInfmTQmk04XXiVBMjW_ng 
提取码：r4xi

4.使用yolov7-tiny训练成功