【Yolov7】配置参数以及训练模型

news2024/11/16 3:45:31

一、下载Yolov7

github地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7
或者命令行下载

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

二、新建一个Python环境

用Acaconda新建一个干净的环境,我命名为yolov7,python版本选择3.8
在这里插入图片描述
进入到刚刚下载的yolov7的目录中,安装yolov7所需的第三方库
在这里插入图片描述

三、修改训练数据参数

打开yolov7项目,再打开data文件夹,拷贝一份coco.yaml
1、修改里面的trianvaltest的路径,改成我们自己的数据集的路径;
2、修改分类的数量,按照自己的需求修改;
3、names中改成自己的分类的名称。
在这里插入图片描述

四、下载预训练模型

github地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases
找一个自己想要训练的模型的文件
在这里插入图片描述
在yolov7的项目中新建一个weight的文件夹,将预训练模型放到里面。
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五、修改训练参数

打开train.py,把下面几个参数,根据自己的实际情况改一下

  • --weights刚刚下载的预训练模型文件
  • --cfg在yolov7项目文件夹下的cfg文件夹中,选择自己对应的模型
    在这里插入图片描述
  • --data刚刚修改的数据文件
    在这里插入图片描述

六、开始训练

执行命令

python train.py

训练完成之后会提示
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七、测试

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source testimg.png --device 0 --save-txt

在这里插入图片描述
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