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。