yolov7中如何在训练前手动通过autoanchor.py计算自己数据集的锚框

在 YOLOv7 中，可以通过运行 `python models/yolo.py --data [path/to/data.yaml] --cfg [path/to/yolov7.cfg] --img [img_size] --batch [batch_size] --weights [path/to/weights.pt] --device [device] --autoanchor` 命令来运行 `autoanchor.py` 脚本计算自己数据集的锚框。

在运行此命令之前，需要创建一个数据集配置文件 `data.yaml`，其中包含数据集的相关信息，例如类别数、训练集和验证集的路径等。然后需要准备一个 YOLOv7 的配置文件 `yolov7.cfg`，其中定义了网络的结构和超参数。可以从 YOLOv7 仓库中的 `models/yolov7.yaml` 文件中获取样例配置文件。

在运行 `autoanchor.py` 脚本之前，需要先下载预训练的权重文件，可以从 YOLOv7 仓库中的 `yolov7x.pt` 文件中获取预训练的权重文件。运行 `python models/yolo.py --cfg [path/to/yolov7.cfg] --weights yolov7x.pt` 命令可以加载预训练的权重文件。

运行 `python tools/autoanchor.py --iou-thres 0.65 --yaml [path/to/data.yaml] --cfg [path/to/yolov7.cfg] --weights [path/to/weights.pt]` 命令可以计算自己数据集的锚框。其中，`--iou-thres` 参数用于设置 IOU 阈值，可以根据具体应用场景和数据集特点进行调整。运行完毕后，会在 `yolov7.cfg` 文件所在目录下生成一个新的配置文件 `yolov7_autoanchor.cfg`，其中包含了自适应锚框的相关信息。将这个新的配置文件用于训练即可。