yolov7训练bdd100k

您可以使用以下指令来训练yolov7模型使用bdd100k数据集：
python train.py --workers 0 --device 0 --batch-size 4 --data data/bdd100k.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml

如果您希望进行双卡训练，可以使用以下命令：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 --master_port 25000 train.py --workers 1 --device 0,1 --sync-bn --batch-size 2 --data data/bdd100k.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7_bdd100k.yaml --weights '' --name bdd100k --hyp data/hyp.bdd100k.yaml --epochs 12

在训练完成后，您可以使用以下指令进行测试，其中需要指定权重文件的位置：
python test.py --data data/bdd100k.yaml --img 640 --batch 1 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --weights runs/train/bdd100k/weights/best.pt --name yolov7_bdd100k <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov7训练BDD100k自动驾驶环境感知2D框检测模型](https://blog.csdn.net/qq_37214693/article/details/126708738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv7部署于自定义数据集（BDD100K）](https://blog.csdn.net/AndrewGuo0930/article/details/125956936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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