文章目录

  • 项目地址
  • Python环境
  • COCO数据
  • Testing
  • Training
  • Export

项目地址

https://github.com/WongKinYiu/yolov7

Python环境

pip install -r requirements.txt
pip install pycocotools

COCO数据

删除原有的cache文件，整理成这个结构：

在yolov7项目下面使用ln -s /ssd/xiedong/datasets/coco2017/coco coco 把数据软链接过来。

Testing

releases资源：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases

下载自己想要的预训练权重放于新建的weights目录下。

测试yolov7-tiny.pt：

(py37c) xiedong@ubuntu:/ssd/xiedong/workplace/yolov7$ python test.py --data data/coco.yaml --img 640 --batch 32 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --weights weights/yolov7-tiny.pt --name yolov7_640_val
Namespace(augment=False, batch_size=32, conf_thres=0.001, data='data/coco.yaml', device='0', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.65, name='yolov7_640_val', no_trace=False, project='runs/test', save_conf=False, save_hybrid=False, save_json=True, save_txt=False, single_cls=False, task='val', v5_metric=False, verbose=False, weights=['weights/yolov7-tiny.pt'])
YOLOR 												


											

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