yolov7ting训练自己的数据集

要训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：首先，你需要准备自己的数据集。你可以创建一个文件夹，例如`kitti`，并在其中放置你的图像和标签文件。图像应该放在一个`images`文件夹下，标签文件应该放在一个`labels`文件夹下。

2. 配置数据集：接下来，你需要为你的数据集创建一个配置文件。在你的数据集文件夹中创建一个`.yaml`文件，例如`kitti.yaml`。你可以参考COCO数据集的配置文件，修改其中的路径和类别等信息以适应你的数据集。确保配置文件中的路径正确指向你的图像和标签文件夹。

3. 训练模型：使用训练脚本`train.py`来训练你的模型。你可以在命令行中运行以下命令来开始训练：

   python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data <配置文件路径> --img 640 640 --cfg <配置文件路径> --weights '' --name yolov7 --hyp <配置文件路径>

在命令中，你需要将`<配置文件路径>`替换为你的配置文件的实际路径。这个命令将使用指定的配置文件和参数来训练模型，并将训练的权重保存在一个名为`yolov7`的文件夹中。

4. 测试数据集：在训练完成后，你可以使用你的训练好的模型来测试数据集。根据你的需求，你可以选择使用COCO验证集或你自己的测试集。确保使用正确的数据集进行测试。

通过按照以上步骤进行操作，你就可以训练自己的数据集并使用训练好的模型进行测试了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>