yolov7摔倒检测步骤

1. 数据准备：收集摔倒和非摔倒的图像数据集，对数据进行标注，包括摔倒和非摔倒的标签。

2. 模型选择：选择合适的深度学习模型，如YOLOv7。

3. 模型训练：使用标注好的数据集对模型进行训练，调整模型超参数以达到最佳效果。

4. 模型评估：在测试集上评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标。

5. 模型部署：将训练好的模型部署在实际环境中，进行实时的摔倒检测。

6. 模型优化：根据实际使用情况，对模型进行优化，提高检测准确率和效率。