课程地址:https://edu.csdn.net/course/detail/38452
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你将收获
学会如何搭建yolov7环境
学会如何使用labelImg标注自己的数据集
学会如何转换自己的数据集到yolov7训练所需要格式
学会如何训练和测试自己模型
适用人群
想要入门yolov7的学者
课程介绍
本课程将带您进入yolov7面向目标检测框架搭建环境,标注,训练,测试等完整实现过程。环境基础都是在windows10系统上进行教学。主要内容如下
1、 yolov7框架基本介绍
2、搭建windows上yolov7环境
3、用labelImg标注自己的数据集
4、转换数据集
5、配置参数
6、参数调节和训练
7、测试自己的模型
yolov7是darknet团队最新佳作,是目前非常优秀目标检测和实例分割的框架。yolov7不仅仅是一个目标检测框架,而且集成了姿态估计,实例分割等功能。让我们在cv领域又多出一个非常实用深度学习算法框架,本课程主要针对目标检测做自己的数据集训练,不对分割或者其他算法训练做讲解,请同学中注意一下本课程主要内容,请观看本课程的课程导论,了解课程主要内容和体系结构。本课程您需要准备环境是:
(1)windows10/11系统,windows7 64位系统也可以
(2)必须要配有nvidia显卡,可以是GTX920MX以上显卡都行,建议是RTX3060、RTX3090等高端显卡。
课程目录
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课程导论 04:00
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windows上显卡驱动的安装11:14
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windows上安装cuda和cudnn08:37
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windows上安装anaconda306:18
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yolov7框架的基本介绍05:09
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搭建windows上yolov7环境17:24
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测试官方模型11:34
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用labelImg标注自己的数据集11:41
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转换VOC数据集为yolo并分割10:05
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转换数据集脚本代码解读06:23
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参数调节和训练22:55
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参数调节和训练另一种方式18:05
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测试自己的模型06:19