YOLOv7 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

YOLOv7 项目的目录结构如下：

yolov7/
├── cfg/
│   ├── training/
│   └── ...
├── data/
│   ├── coco/
│   └── ...
├── models/
│   ├── common.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── datasets.py
│   └── ...
├── train.py
├── detect.py
├── requirements.txt
└── README.md

目录结构介绍

• cfg/: 包含模型的配置文件，如训练配置和模型结构配置。
• data/: 包含数据集的配置文件和预处理脚本。
• models/: 包含模型的定义和相关脚本。
• utils/: 包含各种实用工具脚本，如数据加载和模型评估。
• train.py: 用于训练模型的主脚本。
• detect.py: 用于检测的主脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 YOLOv7 模型的主脚本。可以通过以下命令启动训练：

python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml

detect.py

detect.py 是用于检测的主脚本。可以通过以下命令启动检测：

python detect.py --source data/images/ --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640

3. 项目的配置文件介绍

cfg/training/yolov7.yaml

该文件包含训练 YOLOv7 模型的配置参数，如输入图像大小、批量大小、学习率等。

data/coco.yaml

该文件包含数据集的配置信息，如数据集路径、类别数、类别名称等。

hyp.scratch.p5.yaml

该文件包含训练过程中的超参数配置，如数据增强参数、损失函数参数等。

以上是 YOLOv7 开源项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。