yolov7-pose训练自己的数据集

要训练yolov7-pose模型，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要制作适用于yolov7-pose的数据集。可以参考引用中提供的链接中关于制作YOLO格式数据集的说明。您需要标注每个图像中的人体姿势关键点，并生成相应的标签文件。

2. 下载yolov7-pose的代码和预训练模型。您可以使用引用中提供的git命令来下载代码。命令如下：
`git clone https://github.com/wongkinyiu/yolov7`

3. 准备好训练所需的文件和目录结构。将您的训练图像放置在一个文件夹中，将其标签文件放置在另一个文件夹中。确保标签文件的命名与相应图像文件的命名一致。

4. 运行训练脚本开始训练。您可以使用引用提供的训练信息保存路径来保存训练信息。具体的训练命令如下：
`python train.py --data coco.yaml --weights yolov7.pt --cfg models/yolov5s.yaml --batch-size 16`

这里，`--data`参数指定了数据集的配置文件，`--weights`参数指定了预训练模型的路径，`--cfg`参数指定了模型的配置文件，`--batch-size`参数指定了每个批次的图像数量。

5. 等待训练完成。训练过程可能会花费一些时间，具体时间取决于您的数据集大小和训练配置。

6. 训练完成后，您可以在yolov7/runs/train/exp目录下找到保存的所有训练信息，包括训练权重和日志文件。

希望这些步骤对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。