YOLOV7训练自己的数据集(只需四步快速上手)

论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.02696

源码地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7

一、数据集

直接把YOLOV5的数据集复制到根目录下

Images文件夹中是图片,Labels文件夹中是对应的标签 

二、下载预训练权重

对应的模型下载对应的预训练权重,并放置根目录下,本文用的是yolov7.pt

三、配置yaml文件

在yolov7/data文件夹下新建VOC.yaml文件(直接复制COCO.yaml)

1、数据集地址改为对应的地址

2、更改数据集类别数和类别名称

四、修改train.py

epochs:训练的轮数
batch_size:YOLOV7占用显存较大,建议设置为2或4

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转载自blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/126562649