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下面是一个简化的流程来帮助你复现 YOLOv7 代码#xff1a;
1. 环境准备
首先#xff0c;你…复现 YOLOv7 代码的步骤相对清晰主要分为以下几个部分
环境准备克隆 YOLOv7 仓库准备数据集训练模型验证和测试推理Inference
下面是一个简化的流程来帮助你复现 YOLOv7 代码
1. 环境准备
首先你需要确保你有适当的 Python 环境。YOLOv7 使用 PyTorch所以需要安装相应版本的 PyTorch。
# 创建 Python 虚拟环境可选
python3 -m venv yolo_env
source yolo_env/bin/activate # Linux/macOS
yolo_env\Scripts\activate # Windows# 安装 PyTorch (请根据你的 CUDA 版本选择合适的版本)
pip install torch1.12.1cu113 torchvision0.13.1cu113 torchaudio0.12.1
# 安装其他依赖
pip install -U pip setuptools
pip install -r requirements.txt2. 克隆 YOLOv7 仓库
YOLOv7 的官方代码托管在 GitHub 上可以通过以下命令克隆仓库
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov73. 准备数据集
YOLOv7 需要标准的数据集格式通常是 YOLO 格式数据集包括图片如 .jpg 或 .png和标注文件.txt 格式文件中每行格式为class_id x_center y_center width height。
如果你使用的是 COCO 或 VOC 格式的数据集YOLOv7 也提供了转换脚本。假设你已经有数据集准备好比如 COCO 数据集或你自己收集的标注你可以将数据集放到适当的文件夹里并确保标注格式符合 YOLOv7 的要求。
4. 训练模型
YOLOv7 提供了多种预训练模型例如 yolov7.pt你可以直接使用预训练模型进行微调也可以从头开始训练模型。
训练命令
假设你已经准备好数据集并配置了数据集路径你可以开始训练。训练时需要指定数据配置文件.yaml 格式和配置的模型结构。
python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50 --data ./data/custom_data.yaml --cfg ./models/yolov7.yaml --weights yolov7.pt --device 0--img-size 640指定输入图像的尺寸。--batch-size 16指定每个训练批次的样本数。--epochs 50训练的轮数。--data数据集的配置文件包含训练集、验证集的路径以及类数等信息。--cfg模型结构配置文件。--weights预训练权重路径若不使用预训练权重可将其设为 。--device指定训练的设备0 为第一块 GPUcpu 为使用 CPU。
5. 验证和测试
训练过程中YOLOv7 会定期保存模型并在训练后自动进行验证。你可以使用如下命令测试训练后的模型
python test.py --weights runs/train/exp0/weights/best.pt --data ./data/custom_data.yaml --img-size 640 --conf-thres 0.001 --iou-thres 0.65 --task test此命令会使用 best.pt 模型进行测试并评估模型在测试集上的表现。
--weights指定训练好的权重文件。--task test执行测试任务。--conf-thres设置置信度阈值低于该值的检测结果会被丢弃。--iou-thresIoU 阈值用于 NMS非极大值抑制。
6. 推理Inference
当模型训练完毕并评估满意时可以使用以下命令来进行推理预测
python detect.py --weights runs/train/exp0/weights/best.pt --img-size 640 --conf-thres 0.25 --source ./data/images--source指定测试图片或视频的路径可以是文件夹路径、单个图片文件路径、视频文件路径等。--weights使用训练好的模型进行推理。--img-size指定输入图像的尺寸。--conf-thres设置置信度阈值。
推理后YOLOv7 会生成带有检测框的图片并保存到指定目录。
结语
YOLOv7 复现的过程其实是比较直接的官方提供的代码已经很清晰并且易于理解。你可以根据需求进行调整选择合适的模型结构和训练策略来优化你的应用场景。
