使用tensorflow2.0搭建yolov7模型

首先，确保你已经安装了tensorflow 2.0和其他必要的库，如numpy、opencv等。然后，按照以下步骤搭建yolov7模型：

1. 下载yolov7的代码，可以从GitHub上下载，地址为：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
2. 创建一个名为“model”的文件夹，将yolov7的代码复制到其中。
3. 从yolov7的GitHub仓库中下载预训练权重文件，文件名为“yolov7.weights”，并将其复制到“model”文件夹中。
4. 运行“convert.py”脚本，将预训练权重文件转换成TensorFlow格式。运行以下命令：

python convert.py --weights model/yolov7.weights --output model/yolov7.tf --yolo_type v3 --num_classes 80

其中，“--weights”指定预训练权重文件路径，“--output”指定转换后的TensorFlow模型文件路径，“--yolo_type”指定yolov7的类型（v3或v4），“--num_classes”指定模型的类别数量。
5. 创建一个名为“data”的文件夹，将待检测图片或视频复制到其中。
6. 运行“detect.py”脚本进行目标检测。运行以下命令：

python detect.py --weights model/yolov7.tf --size 416 --model yolov7 --image data/test.jpg

其中，“--weights”指定转换后的TensorFlow模型文件路径，“--size”指定输入图片的尺寸，“--model”指定yolov7的类型，“--image”指定待检测的图片路径。

注意：以上命令中的路径需要根据实际情况进行修改。