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darknet训练yolov7-tiny(alexeyab版本)(代码片段)

爱吃烙饼 爱吃烙饼     2022-10-21     678

关键词：

darknet框架训练yolov7

Yolov7在darknet框架下的训练过程

  1. 配置darknet环境

    Darknet环境可以看我之前写的博文，这里就不赘述了。
    上链接：https://blog.csdn.net/qq_49838648/article/details/124820044
    例：

  2. 官方数据集下载

    下载使用官方coco数据进行配置（我使用的是coco2017)

  3. 模型和配置文件

    此处需要把yolov7官方模型中的cfg文件和预训练模型下载
    上链接：https://download.csdn.net/download/qq_49838648/86240219?spm=1001.2014.3001.5503

  4. 训练之前必须看

    训练有很多数据需要配置，比如：数据路径配置 类别控制 训练好的模型存储位置
    训练之前看一下该链接：https://blog.csdn.net/qq_49838648/article/details/124820044?spm=1001.2014.3001.5502
    例：

  5. 参数修改

    根据数据集进行相关参数修改，如果使用上述coco2017数据集，那么数据类别为80类，直接使用cfg进行训练即可。
    如果你没有使用coco数据集，而使用自己的数据进行训练，那么需要修改配置cfg文件：
    修改classes，使用快捷键搜索关键字[yolo]可以搜到3次，修改classes的数量为你的类别数，这里classes=2，
    修改filters，每次搜到的yolo上一个的[convolutional]中filters=(classes + 5)x3
    比如filters=21。

  6. 模型训练

    注意：yolov7-tiny.weights 为训练好的模型测试使用即可
    yolov7-tiny.conv.87 为作者微调模型，训练时候使用这个

     ./darknet detector train    <*.data的绝对路径>    <yolov7-tiny.cfg的绝对路径>   <yolov7-tiny.conv.87 的绝对路径>  -map  -gpus 0,1,2
 -map       训练时候查看map曲线
 -gpus  0,1,2      多卡训练指定显卡

  7. 模型评估

    ./darknet detector map   <*.data的绝对路径>    <yolov7-tiny.cfg的绝对路径>  <训练完成后产生的yolov7-tiny_best.weights>

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[深度学习][预训练模型]darknet-yolov7预训练模型下载地址(代码片段)

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[深度学习][预训练模型]darknet-yolov7预训练模型下载地址(代码片段)

转载自：https://www.pudn.com/news/631d4f50f0cde61357409e8f.htmlOfficialYOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectorspaper: https://arxiv.org/abs/2207.02696source 查看详情

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