yolov7 训练mask

yolov7训练mask的步骤如下：
1. 下载yolov7_mask代码：你可以从GitHub上的https://github.com/chelsea456/yolov7_mask/tree/main/yolov7_mask下载yolov7_mask的代码。这个代码库包含了训练yolov7_mask所需的所有文件。
2. 准备数据集：确保你有一份包含带有mask标记的图像的数据集。可以使用自己的数据集或者使用公开的数据集。确保数据集的目录结构和标注文件的格式符合yolov7_mask的要求。
3. 修改配置文件：打开yolov7_mask代码库中的cfg文件夹下的yolov7.yaml文件。根据你的需求，修改配置文件中的参数，比如类别数、输入分辨率、训练和测试数据集的路径等。
4. 开始训练：运行train.py脚本开始训练。在命令行中执行以下命令：
python train.py --workers 8 --device 0,1 --batch-size 32 --data data/smoke.yaml --cfg cfg/training/yolov7.yaml --name yolov7
这个命令将使用两张v100进行训练，批量大小为32，使用data/smoke.yaml作为数据集配置文件，使用cfg/training/yolov7.yaml作为模型配置文件，保存训练结果到yolov7文件夹中。
5. 等待训练完成：训练可能需要一段时间，具体时间取决于你的硬件配置、数据集大小和训练参数等。训练过程中会输出训练损失和其他相关信息。
6. 使用训练好的模型：训练完成后，你可以使用训练好的模型进行目标检测任务。可以使用测试数据集对模型进行评估，或者使用训练好的模型进行实际应用。