YOLOV7实战（pycharm)-以口罩检测为例

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🌟本文由卿云阁原创！

🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破

📆首发时间：🌹2022年11月10日🌹

✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！

🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！

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目录

🍈 下载代码和权重，配置环境

🍉准备数据集

🍊添加数据配置文件

🍋修改train.py的参数

🍔模型测试

🍈 下载代码和权重，配置环境

链接：https://pan.baidu.com/s/18-TslquipRAtIWqd_PSenA?pwd=61lh 
提取码：61lh

权重所放路径：

 配置环境：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +模块名

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 🍉准备数据集

采用Labelme标注的数据格式，这里的数据集是我提前准备好的，需要的小伙伴可以下载哦。本文使用的是口罩的数据集，新建一个mydata文件夹，把数据放进去。

链接：https://pan.baidu.com/s/1wrsvXv5-od8ZtlvJCj9zgQ?pwd=0hti 
提取码：0hti

把它整理成这个格式：

🍉

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🍊添加数据配置文件

修改yolov5/data文件夹下的内容：

内容如下所示：(这里是我用的服务器上的地址）

   

    

     

      

     
     

      

       train: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/train/images
      
     
    

     

      

     
     

      

       val: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/valid/images
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       nc: 2
      
     
    

     

      

     
     

      

       names: [
       'mask', 
       'no-mask']
      
     
   

其中：

• path：数据集的根目录
• train：训练集与path的相对路径
• val：验证集与path的相对路径
• nc：类别数量，因为这个数据集只有一个类别（fire），nc即为1。
• names：类别名字。

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🍋修改train.py的参数

   

    

     

      

     
     

      

       fg参数是YoloV5 模型的配置文件，模型的文件存放在models文件夹下面，按照需求填写不同的文件。
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       data是配置数据集的配置文件，我们选用的是voc.yaml，所以配置data/coco.yaml
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       修改上面三个参数就可以开始训练了，其他的参数根据自己的需求修改。修改后的参数配置如下：
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       parser.add_argument(
       '--weights', 
       type=
       str, default=
       'yolov7.pt', 
       help=
       'initial weights path')
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       parser.add_argument(
       '--cfg', 
       type=
       str, default=
       '', 
       help=
       'model.yaml path')
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       parser.add_argument(
       '--data', 
       type=
       str, default=
       'data/coco.yaml', 
       help=
       'data.yaml path')
      
     
   

 

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🍔模型测试

模型训练完成后，将runs/exp/weights下的模型（best.pt）复制在yolov7文件夹下。

开始测试。

   

    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

           parser.add_argument(
       '--weights', nargs=
       '+', 
       type=
       str, default=
       'best.pt', 
       help=
       'model.pt path(s)')
      
     
    

     

      

     
     

      

           parser.add_argument(
       '--data', 
       type=
       str, default=
       'data/coco.yaml', 
       help=
       '*.data path')