YOLOv7-OBB 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

yolov7-obb/
├── data/
│   ├── dataset.yaml
│   └── ...
├── models/
│   ├── yolo.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── loss.py
│   └── ...
├── train.py
├── detect.py
├── config.yaml
└── README.md

• data/: 存放数据集配置文件和其他数据相关文件。
• models/: 包含YOLO模型的定义文件。
• utils/: 包含各种辅助函数和工具文件。
• train.py: 训练模型的启动文件。
• detect.py: 检测目标的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• 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-OBB模型的启动文件。它包含了模型训练的所有必要步骤，如数据加载、模型初始化、损失函数定义、优化器选择等。

detect.py

detect.py 是用于目标检测的启动文件。它加载预训练模型并进行目标检测，输出检测结果。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了训练和检测的所有参数设置，如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分内容示例：

dataset:
  path: "data/dataset.yaml"
model:
  name: "yolov7-obb"
  pretrained: True
train:
  batch_size: 16
  epochs: 100
  lr: 0.001

• dataset: 数据集配置，包括数据集路径。
• model: 模型配置，包括模型名称和是否使用预训练模型。
• train: 训练配置，包括批次大小、训练轮数和学习率。

以上是YOLOv7-OBB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！