yolov7训练危险品识别 pytorch

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分类专栏： 图像处理 文章标签： python 开发语言
于 2022-07-24 15:36:33 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125959900
本文介绍了如何使用YOLOv7训练危险品识别模型，包括解决编码错误、数据准备、类别定义、训练配置及模型结构的修改。通过训练，得到了训练和验证阶段的性能指标。

出错

r: 'gbk' codec can't decode byte 0xaa in position 1879: illegal multibyte sequence

这个地方需要咋地63行改为

 with open(opt.data,'rb') as f:

1 首先将数据放在指定位置

修改产品名字

classes = ["knife","scissors","lighter","USBFlashDisk","pressure","plasticBottleWithaNozzle","seal","battery"]   # 改成自己的类别

#abs_path = os.getcwd()

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YOLOV7实战（pycharm)-以口罩检测为例
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[深度学习基础]2.pycharm联合annaconda生成虚拟环境测试yoloV7
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在图像的识别与定位中，输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。对象的识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。所以主要需要解决的问题是，对象在哪里。
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到底使用哪个完全看自己的选择和需求。我这里选择的是tag里面的稳定版本。前段时间感觉也是应接不暇了，先是美团技术团队提出来了yolov6，也就间隔一周的时间吧，yolov7就出来的，当然了，两者的优化思路是不一样的，可以根据自身的实际业务场景需求来进行选择即可，也未必说越新的模型就会越好。到这里，基于YOLOv7来基于自己的数据集构建训练模型、调用离线权重文件来进行图像测试识别的完整流程就全部结束了，写了好长的时间，准备了大量的截图素材，希望是一份清晰明了的YOLOv7实战教程，有问题欢迎留言咨询。....
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担心燃气泄漏，用ESP32 + HaaS Python做个24小时检测设备吧，手机随时随地就能查看，还能异常报警联动
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重新运行，如果在运行依旧报错，很大可能是读取的文件yaml不是utf-8的编码格式，需要检查编码格式，较为繁琐，建议去官网重新下载yolov7，重新运行。通过添加encoding='utf-8’参数，告诉Python在读取文件时使用utf-8编码，以解决UnicodeDecodeError的问题。这篇文章讲述的是python代码运行出错，可以参考这个文章，适用于代码少，找得到打开文件的代码使用。问题是系统的默认编码格式是GBK，而读取的yaml配置文件使用了其他编码格式。这里直接给出代码修改部分。
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