YOLOv7 目标跟踪项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

yolov7-object-tracking/
├── cfg/
│   ├── hyp.scratch.yaml
│   └── yolov7.yaml
├── data/
│   ├── images/
│   └── labels/
├── models/
│   ├── common.py
│   ├── experimental.py
│   ├── yolo.py
│   └── yolov7.py
├── utils/
│   ├── activations.py
│   ├── augmentations.py
│   ├── datasets.py
│   ├── general.py
│   ├── loss.py
│   ├── metrics.py
│   ├── plots.py
│   └── torch_utils.py
├── weights/
│   └── yolov7.pt
├── train.py
├── detect.py
├── test.py
├── requirements.txt
└── README.md

目录结构介绍

• cfg/: 包含模型的配置文件，如超参数配置和模型结构配置。
• data/: 存放训练和测试数据，包括图像和标签。
• models/: 包含模型的定义文件。
• utils/: 包含各种实用工具函数和类。
• weights/: 存放预训练模型权重文件。
• train.py: 训练脚本。
• detect.py: 目标检测和跟踪脚本。
• test.py: 测试脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• 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 模型的脚本。它读取配置文件和数据集，进行模型训练并保存训练好的模型权重。

detect.py

detect.py 是用于目标检测和跟踪的脚本。它加载预训练模型权重，对输入图像或视频进行目标检测和跟踪，并输出结果。

test.py

test.py 是用于测试模型的脚本。它加载训练好的模型权重，对测试数据集进行评估，输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

cfg/hyp.scratch.yaml

hyp.scratch.yaml 文件包含训练过程中的超参数配置，如学习率、权重衰减等。

cfg/yolov7.yaml

yolov7.yaml 文件包含 YOLOv7 模型的结构配置，如输入尺寸、网络层定义等。

通过这些配置文件，用户可以自定义模型的训练和结构参数，以适应不同的应用场景和需求。