yolov7系列-训练自己的数据集

1. 下载源代码并安装环境

yolov7源代码

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7 
pip install -r requirements.txt

2. 制作自己的数据集

略

3. 训练自己的数据集

这是2022.07.15 18:37下载的代码,代码有bug,需要修改train.py文件中 98、99 行,如下

# train_path = data_dict['train']
# test_path = data_dict['val']

train_path = os.path.join(data_dict['path'], data_dict['train'])
test_path = os.path.join(data_dict['path'], data_dict['val'])

这里和data的配置文件对应,如果用默认的coco.yml则不会出现错误
自己的配置文件mydata.yml

path: /home/geekplusa/ai/projects/github/yolo/yolov7/data/mydata/fire/paper_data
train: train.txt
val: train.txt
test: train.txt

nc: 2
names: ["fire", "smoke"]

所以会用到 目录+文件

修改一下参数,和yolov5一样
1）–weights:修改为yolov7.pt，也可以换为其他的预训练权重
2）–data:修改为上面的dataset.yaml
3）–epochs:酌情修改
4）–batch_size：数值越大，占用显卡内存越大

改完以后就可以开始训练了,如下图