你将收获

学会如何搭建yolov7环境

学会如何使用labelImg标注自己的数据集

学会如何转换自己的数据集到yolov7训练所需要格式

学会如何训练和测试自己模型

适用人群

想要入门yolov7的学者

课程介绍

本课程将带您进入yolov7面向目标检测框架搭建环境,标注,训练,测试等完整实现过程。环境基础都是在windows10系统上进行教学。主要内容如下

1、 yolov7框架基本介绍

2、搭建windows上yolov7环境

3、用labelImg标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

yolov7是darknet团队最新佳作,是目前非常优秀目标检测和实例分割的框架。yolov7不仅仅是一个目标检测框架,而且集成了姿态估计,实例分割等功能。让我们在cv领域又多出一个非常实用深度学习算法框架,本课程主要针对目标检测做自己的数据集训练,不对分割或者其他算法训练做讲解,请同学中注意一下本课程主要内容,请观看本课程的课程导论,了解课程主要内容和体系结构。本课程您需要准备环境是:

(1)windows10/11系统,windows7 64位系统也可以

(2)必须要配有nvidia显卡,可以是GTX920MX以上显卡都行,建议是RTX3060、RTX3090等高端显卡。

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