手把手教你训练最新的YOLOv7模型:超详细版

本文提供了一步一步的教程,教你如何训练最新的YOLOv7目标检测模型。从安装依赖到配置参数,再到使用COCO2017数据集进行训练,最后测试模型效果,整个过程清晰明了,适合初学者和进阶者实践。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目前在计算机视觉领域中,目标检测是一个比较热门的研究方向。而 YOLOv7 模型是其中非常受欢迎的一种模型。本文将会为大家介绍如何手把手地训练最新版本的 YOLOv7 模型,并附带源代码供大家参考实践。

首先,安装所需包:

!pip install numpy torch torchvision tqdm opencv-python scipy pillow matplotlib

接着,克隆 YOLOv7 仓库:

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

进入 yolov5 目录,可以看到里面有一个 requirements.txt 文件,里面列出了需要的各种依赖项。执行以下命令安装所有依赖项:

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