yolov7n跑自定义数据集
时间: 2025-03-15 08:12:08 浏览: 33
### 使用 YOLOv7 模型训练自定义数据集
#### 配置文件
YOLOv7 的配置文件通常是一个 YAML 文件,用于描述数据集的相关信息。该文件包含了类别名称、训练集路径、验证集路径等内容。以下是典型的 `data.yaml` 文件结构:
```yaml
train: ./path/to/train/images/
val: ./path/to/val/images/
nc: 2 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2'] # 类别名称列表
```
此部分的设置对于成功运行训练至关重要[^1]。
#### 数据预处理
在准备数据时,需遵循以下几点:
- **图像格式**:确保所有输入图像均为 `.jpg` 或其他支持的格式。
- **标签格式**:YOLOv7 要求标签采用 TXT 文件存储,并位于对应的目录下。每行代表一个边界框,格式如下:
```
class_id center_x center_y width height
```
所有坐标均应归一化到 `[0, 1]` 范围内。
- **划分数据集**:将数据划分为训练集和验证集,比例可根据需求调整(常见为 8:2)。这一步可通过脚本实现自动化操作。
#### 开始训练
完成上述准备工作后,可执行以下命令启动训练过程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg cfg/yolov7.cfg --weights yolov7.pt
```
其中参数解释如下:
- `--img`: 输入图像尺寸,默认为 640×640 像素;
- `--batch`: 每次迭代使用的批量大小;
- `--epochs`: 总共训练轮数;
- `--data`: 数据集配置文件路径;
- `--cfg`: 模型架构配置文件路径;
- `--weights`: 初始权重文件路径,可以选择官方预训练模型或自行指定初始权重。
通过以上步骤即可顺利完成基于 YOLOv7 的自定义数据集训练工作。
阅读全文
相关推荐


















