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yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版

2年前作者：我把把C分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

一級目錄

二級目錄

三級目錄

1.下載yolov7源碼

yolov7官網(wǎng)： https://github.com/WongKinYiu/yolov7
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版

2.安裝Anaconda(選裝可以不下)

1.安裝Anaconda

miniconda清華源：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
安裝最新款的

2.創(chuàng)建虛擬環(huán)境

在開始中找到Anaconda并打開
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
1.創(chuàng)建

conda create -n yolov7 python=3.7 -y

2.激活

conda activate yolov7

yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版

3.安裝依賴(這里演示的是不使用Anaconda虛擬環(huán)境)

1.注釋掉requirements.txt中默認(rèn)的torch(默認(rèn)安裝為cpu版)

打開yolov7源碼找到最下面的requirements.txt打開并將torch那一行注釋
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
打開終端安裝依賴

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.安裝gpu版本的torch

1.直接跳轉(zhuǎn)看詳細(xì)版
詳細(xì)版: https://blog.csdn.net/qq_62975494/article/details/129736414?spm=1001.2014.3001.5501
2.我也不知道叫什么版
不想寫了自己點上面連接看詳細(xì)版

4.下載權(quán)重

1.官網(wǎng)下載
yolov7官網(wǎng)： https://github.com/WongKinYiu/yolov7
往下滑找到這點擊速度特別慢

yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
2.百度云盤下載
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1MHW31AIKcqHXYpt9bxenQA
提取碼1234

5.標(biāo)注數(shù)據(jù)集

1.創(chuàng)建所需文件夾

yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
創(chuàng)建一個文件夾來存放數(shù)據(jù)集然后images用來存放圖片labels用來存放標(biāo)注的文件train:val的比例推薦4：1

2.下載labelImg標(biāo)注工具

先打開Anaconda(或者終端)
下圖為Anaconda
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
安裝

pip install labelImg

安裝成功后cmd中輸入labelImg即可打開

labelImg

詳情參考
鏈接: labelImg使用教程

3.labelImg使用

yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版

按下w選中你要標(biāo)注的物體即可
標(biāo)注完成后如圖所示labels中的txt文件對應(yīng)images中的圖片

6.配置訓(xùn)練的相關(guān)文件

總共有兩個文件需要配置，一個是/yolov7/cfg/training/yolov7.yaml，這個文件是有關(guān)模型的配置文件；一個是/yolov7/data/coco.yaml，這個是數(shù)據(jù)集的配置文件。
1.第一步，復(fù)制yolov7.yaml文件到相同的路徑下，然后重命名，我們重命名為yolov7-xxx.yaml(起一個你想要的名字)然后打開
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
2.復(fù)制coco.yaml文件到相同的路徑下，然后重命名，我們命名為xxx.yaml。(起一個你喜歡的名字)打開后進(jìn)行更改如下圖

7.開始訓(xùn)練

如果你用的是anaconda虛擬環(huán)境先進(jìn)入yolov7文件夾cmd激活虛擬環(huán)境

conda activate yolov7

然后開始訓(xùn)練如果你沒有使用虛擬環(huán)境可跳過上一步
下面是打開cmd的方法
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
輸入命令開始訓(xùn)練

python train.py --weights yolov7x.pt --cfg cfg/training/yolov7-xxx.yaml --data data/xxx.yaml --batch-size 8 --epoch 300 --device 0

對參數(shù)解釋

–cfg 接受模型配置的參數(shù)
–data 接收數(shù)據(jù)配置的參數(shù)
–device 0 訓(xùn)練類型，我是一塊GPU 所以用0
–batch-size 8 GPU內(nèi)存大小決定
–epoch 訓(xùn)練次數(shù)，建議300
–weights 訓(xùn)練的權(quán)重
yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
last.pt為最后一次的權(quán)重
best.pt為測試效果最好的權(quán)重

8.使用訓(xùn)練的.pt文件進(jìn)行檢測

python detect.py --weights best.pt的位置 --source 檢測的文件位置 --device 0

yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版
在./runs/detect中可查看結(jié)果

over(推薦使用線上gpu)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-469210.html

到了這里，關(guān)于yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集-gpu版的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(txt文件，筆記）
目錄 1.代碼下載 2.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備（.xml轉(zhuǎn).txt) （1）修改圖像文件名（2）圖片和標(biāo)簽文件數(shù)量不對應(yīng)，解決辦法（3）.xml轉(zhuǎn).txt （4）.txt文件隨機劃分出對應(yīng)的訓(xùn)練集、測試集、驗證集 3.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（1）修改.yaml文件 ?（2）修改網(wǎng)絡(luò)參數(shù) ?（3）訓(xùn)練中斷論文地址： https://arxiv.
2024年02月02日
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YOLOV7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集以及訓(xùn)練結(jié)果分析(手把手教你)
YOLOV7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集整個過程主要包括：環(huán)境安裝----制作數(shù)據(jù)集----參數(shù)修改----模型測試----模型推理 labelme標(biāo)注的數(shù)據(jù)格式是VOC，而YOLOv7能夠直接使用的是YOLO格式的數(shù)據(jù)，因此下面將介紹如何將自己的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成可以直接讓YOLOv7進(jìn)行使用。 1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集在data目錄下新建
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win下YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（交通標(biāo)志TT100K識別）
預(yù)測結(jié)果：數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)集適配YOLO格式的重新分配以及相應(yīng)配置文件的書寫，此處可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文，該文章包括數(shù)據(jù)集劃分，配置文件書寫，以及最終的數(shù)據(jù)集層級目錄組織，可以直接提供給下一步進(jìn)行訓(xùn)練。需要注意的是數(shù)據(jù)集的yaml文件有
2024年02月06日
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【零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)yolov5】yolov5訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（CPU訓(xùn)練+GPU訓(xùn)練）
?博主也是最近開始玩yolov5的，甚至也是最近開始使用python的，很多東西都沒有接觸過，因此訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集花了不少時間，所以想寫篇博客記錄一下，希望同樣是零基礎(chǔ)的小伙伴們可以更加輕松的上手。同時大家如果發(fā)現(xiàn)了錯誤和理解偏差，歡迎指正。參考資料： Yolo
2024年02月06日
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必看新手教程！一篇就夠！pycharm鏈接云服務(wù)器--yolov5 yolov7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（矩池云）
趁著寒假期間稍微嘗試跑了一下yolov5和yolov7的代碼，由于自己用的筆記本沒有獨顯，臺式機雖有獨顯但用起來并不順利，所以選擇了租云服務(wù)器的方式，選擇的平臺是矩池云（價格合理，操作便捷）需要特別指出的是，如果需要用pycharm鏈接云服務(wù)器訓(xùn)練，必須要使用pycharm的
2024年02月03日
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YOLOv7作為YOLO系列的又一大巔峰之作，下面將介紹利用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練YOLOv7模型。 github代碼鏈接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 目前版本為v0.1 運行環(huán)境如下： ubuntu20.04 cuda11.0 cudnn8.0.4 python3.8 torch1.12.0 torchvision0.11.0 在data目錄下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四個文件夾 i
2024年01月22日
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已解決訓(xùn)練自己yolov7檢測模型時報錯：AssertionError: train: No labels in XXX/XXX/train.cache.
在使用yolov7訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集的模型時，數(shù)據(jù)集制作與處理完成以及對train.py文件的參數(shù)也修改完成之后，運行train.py出現(xiàn)報錯內(nèi)容為： AssertionError: train: No labels in VOCdevkit/VOC2007/train.cache. （VOCdevkit/VOC2007是我存放自己數(shù)據(jù)集的路徑）進(jìn)行調(diào)試后，發(fā)現(xiàn)yolov7源代碼在 utils/datasets
2024年02月06日
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【YOLOv7】使用 YOLOv7 做目標(biāo)檢測 (使用自己的數(shù)據(jù)集 + 圖解超詳細(xì))
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 GitHub 鏈接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 修改YOLOV7配置 data.yaml 新建data.yaml文件，配置yolov7的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集為 YOLO格式。 weights 新建weights文件夾，下載yolov7.pt https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt。 train.py 修改如下的參數(shù)，
2024年02月12日
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crowdhuman 數(shù)據(jù)集 darknet yolov7訓(xùn)練
1.下載crowdhuman數(shù)據(jù)集，下載鏈接如下：CrowdHuman Dataset 2.labels文件odgt格式j(luò)son文件轉(zhuǎn)換成coco數(shù)據(jù)格式，代碼如下： 3.coco數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換yolo數(shù)據(jù) 4.通過步驟3,crowdhuman標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成了coco數(shù)據(jù)集，但是在標(biāo)簽文檔中有個classes的txt文檔，內(nèi)容有兩個標(biāo)簽：person和mask? ?（person：0,mask：1）
2024年02月05日
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