在yolov7-main主文件夹下创建data.py, 并在datasets文件夹下创建defect文件夹,目录结构如下:红框画出的文件是下面代码运行完后自动生成的。 公主在这篇博客的代码基础上修改了一下,同时生成了yolov7需要的目录文件,代码如下: #将图片和标注数据按比例切分为 训练集和测试集importshutilimportrandomimportos#原始路径...
要在YOLOv7上训练自己的数据集,你需要遵循一系列步骤来准备数据、配置训练参数、运行训练脚本,并监控及评估模型性能。以下是一个详细的指南: 1. 准备自己的数据集 挑选和标注照片: 使用如labelImg这样的工具来标注你的数据集。确保标注的类别和格式与你的需求相符。 标注完成后,你会得到图像文件和对应的标注文件(...
这里没有划分测试集train_percent=0.9# 训练集所占比例,可自己进行调整xmlfilepath=opt.xml_pathtxtsavepath=opt.txt_pathtotal_xml=os.listdir(xmlfilepath)ifnotos.path.exists(txtsavepath):os.makedirs(txtsavepath)num=len(total_xml)list_index=range(num)tv=int(num*trainval_percent)tr=int(tv*train_...
创建一个名为“coco.style”的Python脚本文件,用于配置YOLOv7的训练风格和参数。二、模型训练在数据准备完成后,我们可以开始训练模型。以下是训练模型的步骤: 安装YOLOv7所需的软件包和依赖项。您可以使用pip或conda进行安装,也可以从源代码编译安装。 打开终端或命令提示符,导航到包含数据集的总文件夹中。 运行以下...
YOLOv7训练自己的数据集整个过程主要包括:环境安装—制作数据集—模型训练—模型测试—模型推理 一、准备深度学习环境 本人的笔记本电脑系统是:Windows10 首先下载YOLOv7的代码,手动下载zip或是git clone 远程仓库,本人下载的是YOLOv7的0.1版本代码: https://github.com...
四、配置训练的相关文件 1. 前言 总共有两个文件需要配置,一个是/yolov7/cfg/training/yolov7.yaml,这个文件是有关模型的配置文件;一个是/yolov7/data/coco.yaml,这个是数据集的配置文件。 2. 配置模型文件 第一步,复制yolov7.yaml文件到相同的路径下,然后重命名,我们重命名为yolov7-Helmet.yaml。 第...
YOLOV7是近年来在目标检测领域非常受欢迎的一个模型,它基于深度学习和卷积神经网络,可以快速准确地识别图像中的物体。对于希望利用YOLOV7进行自定义物体检测的开发者来说,如何训练自己的数据集成为了一个关键问题。本文将详细介绍YOLOV7训练自己数据集的过程,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 二、安装与配置YOLOV...
博主的COCO数据集是由WiderPerson数据集转换来的,并且做了一些处理。 环境 Ubuntu18.0 CUDA11.2 NVIDIA T4 项目部署 下载项目: git clone https://gitcode.net/mirrors/WongKinYiu/yolov7.git 1. 环境部署 conda create -n yolo python=3.8 conda activate yolo ...
第一步,复制yolov7.yaml文件到相同的路径下,然后重命名,我们重命名为yolov7-Helmet.yaml。 第二步,打开yolov7-Helmet.yaml文件,进行如下图所示的修改,这里修改的地方只有一处,就是把nc修改为我们数据集的目标总数即可。然后保存。 第一步,复制coco.yaml文件到相同的路径下,然后重命名,我们命名为Helmet.yaml。
数据集的处理 修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2,运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。 开始网络训练 train.py的默认参数用于训练VOC数据集,直接运行train.py即可开始训练。 训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件,分别是yolo.py和predict.py。我们首先需要去yolo.py...