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這篇“yolov7數據集及項目部署的方法”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“yolov7數據集及項目部署的方法”文章吧。
首先確保你有labelimg標圖軟件，若無，需要自行去下一個并看一下標圖教程。
當你已經標注完成，獲得了img以及相對應的xml之后（如圖）
接下來就是可選擇項：是否需要圖像增強來獲取更多樣本，如需要點擊這里下載 ，直接用enhance_img.py去增強。之后我的習慣是每有一個項目需要訓練，則會新建一個文件夾，項目存放的文件如圖：
下面ImageSets\Main用于存放后續腳本文件劃分訓練集測試集的相對應的train.txt,test.txt。hyp.scratch.p5.yaml為yolov7的超參設置，可以直接從yolov7\data下面去拷過來放到你項目里。icon.yaml為你要所要訓練的類別和相應的類，同時也會寫上實際訓練時訓練數據和測試數據。該文件如下圖。
Main.py就是劃分你的數據為訓練集和測試集.txt的腳本。整體新建的項目目錄就是這樣。下面說一下操作流程：1 首先確保是該項目目錄方式 2 運行main.py腳本文件得到了ImageSets\Main下面的train.txt,test.txt。3 在yolov7的根目錄下運行xml2txt腳本文件。main.py xml2txt.py文件點擊這里下載 注意要將該文件的類和項目名改成自己的。如圖：
此時，我們的數據準備階段已經完成，項目目錄如圖：
紅色箭頭和紅框就是常見改動的地方，改動后就可以訓練了。
在等待訓練完成之后，就會在runs/train下面獲得訓練的best.pt,你可以拿著這個pt去做接口使用了。首先，在自己的項目里使用必須要確保yolov7根目錄下的models和utils文件夾放到了你的項目根目錄。然后下載model_import.py 點擊這里下載 嵌入你的任何項目路徑下調用predict函數就可以輸出檢出結果了。
以上就是關于“yolov7數據集及項目部署的方法”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。
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