保姆级复现yolov7

最新推荐文章于 2025-02-20 16:09:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-20 16:09:59 发布 · 717 阅读 · 17 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #人工智能


✨✨ 欢迎大家来访Srlua的博文（づ￣3￣）づ╭❤～✨✨

🌟🌟 欢迎各位亲爱的读者，感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。

我是Srlua小谢，在这里我会分享我的知识和经验。🎥

希望在这里，我们能一起探索IT世界的奥妙，提升我们的技能。🔮

记得先点赞👍后阅读哦~ 👏👏

📘📚 所属专栏：人工智能、话题分享

欢迎访问我的主页：Srlua小谢 获取更多信息和资源。✨✨🌙🌙

​​

​​

​​​

目录

一、所需环境

二、训练步骤

a、训练VOC07+12数据集

b、训练自己的数据集

三、预测

a、使用预训练权重

b、使用自己训练的权重

四、评估步骤

a、评估VOC07+12的测试集

b、评估自己的数据集

 本文所有资源均可在该地址处获取。

一、所需环境

当然深度学习环境的搭建是基础，详情可见(win10)：
【深度学习】windows10环境配置详细教程_anaconda3环境变量配置win10-优快云博客
Unbutun搭建深度学习环境可以参考：
Ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境（亲测有效）_ubuntu20.04 cuda 11.6 torch安装哪个版本-优快云博客
PyCharm：2022.2.2版本
torch==1.2.0+
为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。
其他所需依赖包可见：requirements

最低0.47元/天 解锁文章
保姆级复现yolov7（论文复现）
wei_shuo的博客
09-28 1195
保姆级复现yolov7（论文复现）
目标检测系列算法:YOLOv7代码复现
源代码杀手的博客
07-23 3208
YOLOv7在5FPS到160FPS范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在GPUV100上30FPS或更高的所有已知实时物体检测器中具有最高的准确度56.8%AP。
YOLOV7的复现过程
JaydenQ的博客
02-20 418
YOLOv7 复现的过程其实是比较直接的，官方提供的代码已经很清晰并且易于理解。你可以根据需求进行调整，选择合适的模型结构和训练策略来优化你的应用场景。
目标检测网络：YOLOv7 模型复现
悠眠小虫的博客
05-20 1980
网络中使用创新的过渡模块（MP）来进行下采样，在卷积神经网络中，常见的用于下采样的过渡模块是一个卷积核大小为3x3、步长为2x2的卷积或者一个步长为2x2的最大池化。上分支是一个步长为2x2的最大池化+一个1x1卷积，下分支是一个1x1卷积+一个卷积核大小为3x3、步长为2x2的卷积，两个分支的结果在输出时会进行堆叠。在体系结构方面，E-ELAN只改变了计算模块中的结构，而过渡层的结构则完全不变。E-ELAN是基于ELAN的扩展，在大规模ELAN中，无论梯度路径长度和计算模块数量如何，都达到了稳定的状态。
yolov7-pytorch复现
qq_37174487的博客
03-30 1219
PyCharm：2022.2.2版本为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。数据集的准备本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：链接: https://pan.baidu.com/s/19Mw2u_df_nBzsC2lg20fQA提取码: j5ge数据集的处理。
YOLOV7源码复现教程
weixin_41571045的博客
07-18 2096
YOLOV7源码复现教程
保姆级复现yolov3
12-27
### YOLOv3 项目复现教程 #### 安装依赖环境 为了确保YOLOv3能够顺利运行，在开始之前需要创建一个新的Python虚拟环境并安装必要的库。推荐使用Anaconda管理工具来简化这一过程[^1]。 ```bash conda create -n ...
yolov8源代码复现保姆级
最新发布
03-27
### YOLOv8 源代码复现的详细教程 YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的实时目标检测算法，其最新版本 YOLOv8 已经由 Ultralytics 开发团队发布并开源。以下是基于现有资料整理的一份详细的 YOLOv8 源代码复现...
2080TI Ubuntu18.04 torch1.8保姆级yolov5运行环境搭建
AI小生~小陶的博客
03-07 757
2080 TI Ubuntu18.04 torch1.8保姆级yolov5运行环境搭建
YOLOv7--复现并训练自己的数据集（简单）
qq_46542320的博客
03-28 1560
与Yolov7-main同目录下，创建一个datasets文件夹，将ua-detrac数据集上传到该文件夹下。解决方法：找到虚拟环境下的functional.py文件，在下图的位置上加上。2、出现UserWarning: torch.meshgrid 错误。删除数据集labels文件中的.cache文件，需要先删除。注意：这里路径建议使用绝对路径，不然有可能会报错哦！等安装成功之后，就ok了。将yolov7.yaml 中的 nc 改为4。将红框内的改为ua-detrac.yaml。
YOLOv7-obb复现过程记录
Ggggm_28的博客
04-04 1403
大佬的代码git下载代码 下载ssdd数据集： SSDD数据集下载地址如下 链接:百度网盘 请输入提取码提取码: 2021（原博客） 根据readme解决报错voc_annotation.py所报错误转换好数据格式后运行train.py训练到10/100epoch 报错，报错提示到如下： Get map. Traceback (most recent call last): File "d:/yolov7-obb/train.py", line 552, in <module> fi
YOLOv7快速复现 【demo演示】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object
CSPhD-winston的博客
07-13 3614
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在 GPU V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。......
【YOLOv7代码复现与解读】
Jenny_BigData的博客
02-25 2250
提示语法错误，开始以为是存在真的语法问题，查询及测试一通无果。miniconda清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/版权声明：本文为优快云博主「CV-杨帆」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WhiffeYF/article/details/127583796。注意：创建虚拟环境时，直接指定python版本。
YOLOv7论文讲解和代码复现
Srlua的博客
11-27 1302
YOLO v7论文被CVPR2023收录，这是时隔6年YOLOv系列再登顶会
YOLOv7 pytorch，支持剪枝【附代码】
z240626191s的博客
03-11 5943
yolov7 pytorch推理，训练自己的数据集，后续将推出tensorrt推理以及剪枝，请持续关注
02 yolov7复现遇到的问题
weixin_46138354的博客
11-08 523
02 yolov7复现遇到的问题
初试YOLOv7
shikong2011的博客
07-18 981
初试yolov7
win10-cpu-Yolov7
langzizhixin的博客
08-07 1811
win10-cpu-yolov7 跑通
YOLOV7详解
m0_59161923的博客
09-05 2708
在该模块中，最终堆叠模块的输入包含多个分支，左一为一个卷积标准化激活函数，左二为一个卷积标准化激活函数，右二为三个卷积标准化激活函数，右一为五个卷积标准化激活函数。四个特征层在堆叠后会再次进行一个卷积标准化激活函数来特征整合。代码有点抽象，主要是ids不好理解，如上图，将[-1,-3,-5,-6]转化为正序就是[5,3,1,0]，其中cv1、cv2对应上图中的0、1，cv3包含4个卷积_归一化_激活函数，对应上图中2、3、4、5。代码为return out。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值