yolov7配置与训练记录(二)

yolov7配置与训练记录(一) 已经完成了环境的配置,下面开始文件内部的操作
yolov7官方下载地址为

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7

1 将下载好的预训练权重放在

yolov7-main/weights

内

需要在yolov7中新建weights文件夹(也是为了方便管理权重文件)

测试

python detect.py --weights weights/yolov7_training.pt --source inference/images 

如果未报错,则说明成功

2 将准备好的数据放在

yolov7-main/datasets

内

需要在yolov7中新建datasets文件夹(也是为了方便管理训练数据文件)
datasets内部的文件放置规则如下图所示:

其中train_list和val_list中是放置的训练和测试的图片地址
可以参考python保存文件夹中的文件路径（绝对路径）进行生成.
这里推荐使用绝对路径,因为比较直观简单.

labels是通过labelme标注得到的,可以参考其他文章(等我再次用到了,我再来补充)

3 修改配置训练的相关文件

共需要修改两处

3.1

yolov7-main/cfg/training/yolov7.yaml

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-wuliu.yaml。

打开

yolov7-wuliu.yaml

进行修改将

nc

修改为你的目标总数
本人的训练数据中共有5种目标,所以,改为5.

3.2

/yolov7/data/coco.yaml

复制coco.yaml文件到相同的路径下，然后重命名，我们命名为wuliu.yaml。

打开

wuliu.yaml

进行修改,

• 1将train和val修改为你的train_list和val_list的地址
• 2将nc修改为你的目标总数 本人的训练数据中共有5种目标,所以,改为5.
• 3将names修改为你的目标标签名称,注意和你标注时的次序相同.

# COCO 2017 dataset http://cocodataset.org# download command/URL (optional)# download: bash ./scripts/get_coco.sh# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: ./datasets/wuliu/train_list.txt  # 118287 images
val: ./datasets/wuliu/val_list.txt  # 5000 images# test: ./coco/test-dev2017.txt  # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794# number of classes
nc: 5# class names
names: ['bridge', 'car', 'H', 'pillbox', 'tent']

4 开始训练

python train.py --weights weights/yolov7_training.pt --cfg cfg/training/yolov7-wuliu.yaml --data data/wuliu.yaml --device0 --batch-size 4--epoch10

相关参数的含义:

--weights weights/yolov7.pt             # 接收预训练模型路径的参数--cfg cfg/training/yolov7-Helmet.yaml   # 接收模型配置文件的参数--data data/Helmet.yaml                 # 接收数据配置文件的参数--device0,1# GPU/CPU训练，我有2块，因此为0,1；若1块，则0；若CPU，则cpu
--batch-size 64# 按照自己GPU内存大小大致确定--epoch10# 不用多说；我仅展示，因此不训练那么多次了

5 测试

训练完毕后在

yolov7-main/runs/train/exp7/weights

(不一定是exp7)中得到best.pt和last.pt
可以使用他们进行检测了.

python detect.py --weights runs/train/exp7/weights/best.pt --source data/images/bus.jpg 

source

后可以跟的参数.

 python detect.py --source0# webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'# YouTube video'rtsp://example.com/media.mp4'# RTSP, RTMP, HTTP stream