yolov7训练自己数据集

要使用YOLOv7训练自己的数据集，您需要执行以下步骤：

1. 准备数据集：首先，您需要准备一个包含训练图像和相应标注文件的数据集。标注文件应该是YOLO格式（.txt），每个文件对应于一个图像，并包含每个对象的类别和位置信息。

2. 下载YOLOv7代码：您需要从YOLOv7的GitHub存储库中下载代码。您可以使用以下命令克隆存储库：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

3. 配置YOLOv7：在下载代码后，您需要编辑“yolov7.cfg”文件来配置YOLOv7模型的参数，如类别数量和输入图像的大小等。

4. 转换数据集：YOLOv7需要将数据集转换为Darknet格式，因此您需要使用提供的脚本将数据集转换为Darknet格式：

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom.data --cfg ./models/yolov7.cfg --weights yolov7.pt --name yolov7-custom

其中，--data参数指定您的自定义数据集的路径，--cfg参数指定您的自定义配置文件，--weights参数指定预训练模型的路径，--name参数指定模型的名称。

5. 训练模型：使用以下命令开始训练模型：

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom.data --cfg ./models/yolov7.cfg --weights yolov7.pt --name yolov7-custom

6. 测试模型：训练完成后，您可以使用以下命令对模型进行测试：

python3 detect.py --weights ./runs/train/yolov7-custom/weights/best.pt --img 640 --conf 0.5 --source ./data/samples/

其中，--weights参数指定训练好的模型的路径，--img参数指定输入图像的大小，--conf参数指定置信度阈值，--source参数指定要检测的图像文件夹。

希望这些步骤可以帮助您训练自己的YOLOv7模型。