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[课程][原创]yolov7训练自己数据集实例分割模型

课程地址：搞定系列：yolov7-segmention训练实例分割模型win版--深度学习视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院

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你将收获

学会如何搭建自己cuda环境

学会如何搭建自己yolov7环境

学会如何使用roboflow或者labelme标注自己实例分割数据集

学会如何训练和测试自己实例分割模型

适用人群

yolov7入门者和初学者

课程介绍

本课程将带您进入yolov7面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。主要内容如下

1、 yolov7目标检测框架基本介绍

2、搭建windows上yolov7环境

3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

众所周知，yolov7不仅仅是一个目标检测框架，现在已经集成姿态检测，实例分割。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。

课程目录

  •  课程导论 02:36

  •  windows上显卡驱动的安装11:14

  •  windows上安装cuda和cudnn09:04

  •  windows上安装anaconda306:18

  •  yolov7框架的基本介绍05:10

  •  搭建windows上yolov7环境11:17

  •  测试官方模型05:38

  •  使用roboflow标注自己的语义分割数据集08:42

  •  安装labelme工具

  •  使用labelme标注自己的语义分割数据集

  •  将labeme转换成yolov7-segmention支持的数据集格式

  •  labelme转换数据集脚本代码解读

  •  配置训练参数和训练

  •  测试自己的模型

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