1.Yolov7をダウンロードする
Github アドレス: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
またはコマンドラインからダウンロード
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
2. 新しい Python 環境を作成する
Acaconda を使用してクリーンな環境を作成します。yolov7 という名前を付けました。Python バージョンとして 3.8 を選択します。
ダウンロードした yolov7 のディレクトリに移動し、yolov7 に必要なサードパーティ ライブラリをインストールします。
3. トレーニングデータパラメータを変更する
yolov7 プロジェクトを開き、データ フォルダーを開いてコピーを作成します。 1. 、、および内部のcoco.yaml
パスを独自のデータ セットのパスに変更します。2. 独自のニーズに応じてカテゴリの数を変更します。3.独自のカテゴリ名に変更します。trianvaltestnames
4. 事前トレーニング済みモデルをダウンロードする
Github アドレス: https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases
トレーニングするモデルのファイルを見つけ、
yolov7 プロジェクト内にweight新しいフォルダーを作成し、その中に事前トレーニングされたモデルを置きます。
5. トレーニングパラメータを変更する
それを開いてtrain.py、実際の状況に応じて次のパラメータを変更します。
--weightsダウンロードした事前トレーニング済みモデル ファイル--cfgyolov7プロジェクトフォルダーの下のフォルダーでcfg、対応するモデルを選択します
--data変更されたばかりのデータファイル
6. トレーニングを開始する
注文の実行
python train.py
トレーニングが完了すると、プロンプトが表示されます
7. テスト
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source testimg.png --device 0 --save-txt
