yolov7如何使用 autoanchor.py

使用 YOLOv7 中的 `autoanchor.py` 脚本可以自动计算出最佳的 anchor boxes 尺寸。

使用步骤如下：

1. 首先，您需要在 `yolov7/data` 目录下创建一个用于存储训练数据的文件夹，例如 `custom_data`。

2. 然后，在 `custom_data` 文件夹中，创建一个名为 `train.txt` 的文本文件，其中包含您训练数据的路径和标签信息，每行一个样本。例如：

/path/to/image1.jpg label1
/path/to/image2.jpg label2
...

其中，`label1` 和 `label2` 是您数据集中的标签名称。每个标签名称应该与一个整数 ID 相对应。

3. 接下来，您需要运行以下命令，生成一个包含最佳 anchor boxes 的文件 `anchors.txt`：

python3 autoanchor.py -c cfg/yolov7-custom.cfg -d custom_data/train.txt -n 3 -s 416 -e 100

其中：

- `-c`：指定 YOLOv7 的配置文件路径。
- `-d`：指定训练数据的路径。
- `-n`：指定 anchor boxes 的数量。
- `-s`：指定输入图像的大小。
- `-e`：指定训练的 epoch 数量。

4. 最后，您可以将生成的 `anchors.txt` 文件复制到 `yolov7/data` 目录中，用于训练您的 YOLOv7 模型。

注意事项：

- 如果您的数据集非常大，可以使用 `-p` 参数指定一个数字，在脚本运行时将数据集随机分成多个部分进行处理，以减少内存消耗。
- 如果您在训练过程中使用了不同大小的输入图像，您需要为每个大小运行一次 `autoanchor.py`，并将每个生成的 `anchors.txt` 文件复制到相应的目录中。