yolov7训练依据自己数据集的自适应锚框代码

以下是基于 YOLOv7 的自适应锚框的代码示例：

首先，需要先安装必要的库

!pip install -U git+https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
!pip install -U pycocotools

然后，可以使用以下的代码块来训练自适应锚框的 YOLOv7 模型：

from glob import glob
from tqdm import tqdm
import os

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision.datasets import CocoDetection
from torchvision import transforms
from torchvision.models import vgg16_bn

from yolov7.models.experimental import *
from yolov7.utils.datasets import *
from yolov7.utils.utils import *

# 设置训练参数
epochs = 30
batch_size = 16
img_size = 640
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载数据集
train_dataset = CocoDetection(root='./data', annFile='./annotations/train.json', transform=transforms.ToTensor())
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0, collate_fn=train_dataset.collate_fn)

# 定义模型
model = attempt_load('yolov7s.pt', map_location=device)  # 加载预训练模型
model.nc = train_dataset.coco.cats  # 设置类别数
model.hyp['anchors'] *= torch.tensor([img_size / 640, img_size / 640]).to(device)  # 自适应锚框
model.train()  # 设置为训练模式
model.to(device)

# 设置优化器和学习率调度程序
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=30, T_mult=2)

# 设置 Tensorboard
os.makedirs('./runs', exist_ok=True)
writer = SummaryWriter(log_dir='./runs')

# 开始训练
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    loss_sum = 0.
    pbar = tqdm(train_dataloader, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', ncols=0)
    for i, (images, targets) in enumerate(pbar):
        images = images.to(device)
        targets = [target.to(device) for target in targets]

        # 前向传播
        loss, _, _ = model(images, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 记录损失
        loss_sum += loss.item()
        writer.add_scalar('train/loss', loss.item(), epoch * len(train_dataloader) + i)

        # 更新学习率
        scheduler.step(epoch + i / len(train_dataloader))

        # 更新进度条
        pbar.set_postfix({'loss': loss_sum / (i + 1)})
    
    # 保存模型
    torch.save(model.state_dict(), f'./checkpoints/yolov7_epoch{epoch + 1}.pt')

在这个示例中，我们首先加载了 COCO 数据集，然后定义了 YOLOv7 模型，并加载了预训练的权重。然后，我们将类别数设置为数据集中的类别数，并将锚框大小自适应到我们的图像大小。接下来，我们定义了优化器和学习率调度程序，并开始迭代训练数据集。在每个 epoch 中，我们都会记录损失并保存模型。