yolov7 训练自己的数据集

训练YOLOv7自己的数据集的过程主要包括以下几个步骤：
1. 准备深度学习环境，包括安装Ubuntu20.04、cuda、cudnn和pycharm等必要组件。
2. 下载YOLOv7的代码和预训练权重。
3. 制作自己的数据集，包括收集并标注训练样本。
4. 配置训练参数，在训练脚本中指定自己的数据集路径、类别数量和训练参数等信息。
5. 运行训练脚本，使用自己的数据集进行模型训练。
6. 进行模型测试，可以使用测试集评估训练得到的模型的性能。
7. 进行模型推理，将训练得到的模型应用于新的图像并进行目标检测。