yolov7怎么迁移训练

要进行 YOLOv7 的迁移训练，需要先准备好新的数据集，并将其转换为 YOLOv7 所需的格式。然后，可以使用预训练的 YOLOv7 模型作为起点，在新数据集上进行微调。具体步骤如下：

1. 准备新的数据集，并将其转换为 YOLOv7 所需的格式。YOLOv7 使用的数据格式为 txt 文件，每个文件对应一张图片，文件中包含该图片中所有物体的标注信息。标注信息的格式为：类别编号、中心点坐标、宽度、高度。具体格式可以参考 YOLOv7 官方文档。

2. 下载预训练的 YOLOv7 模型。可以从 YOLOv7 官方仓库中下载预训练模型。

3. 将预训练模型转换为 PyTorch 格式。YOLOv7 官方提供了一个工具，可以将 Darknet 格式的模型转换为 PyTorch 格式。

4. 在新数据集上进行微调。可以使用 PyTorch 提供的 API，在新数据集上进行微调。微调时需要注意学习率的设置和训练轮数的选择。