用百度飞将的paddleyolo库里的yolov7训练自己数据集

Question

请问有没有会用paddleyolo库里的yolov7训练自己数据集的，主要是怎么调数据接口，有偿。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以帮您解决在百度飞桨（PaddlePaddle）的PaddleYolo库中使用YOLOv7模型训练自定义数据集的问题。以下是一个详细的步骤指南，包括数据准备、配置文件修改、模型训练以及评估等环节。请注意，由于文本格式限制，无法直接绘制图表或运行代码，但我会提供详尽的文字描述和必要的代码片段供您参考。

1. 数据准备

确保您的自定义数据集遵循COCO格式，包含以下内容：

• images/：存放所有图像文件。
• annotations/：存放JSON格式的标注文件，每个文件对应一个图像，其中包含目标类别、边界框坐标等信息。
• train.json 和 val.json：分别包含训练集和验证集的图像路径与标注信息。

如果您已拥有非COCO格式的数据集，可能需要使用相关工具将其转换为COCO格式。例如，您可以使用labelme、VGG Image Annotator (VIA)等进行标注，再使用相应的脚本转换为COCO格式。

2. 配置文件修改

PaddleYolo提供了预设的YOLOv7配置文件，您需要根据自定义数据集进行适当调整。通常位于configs/yolov7/目录下。以下是一些关键参数的修改示例：

# 修改 `configs/yolov7/yolov7.yaml`

# 数据集路径与类别数
TrainDataset:
  !COCODataSet
    dataset_dir: 'path/to/your/coco/dataset'  # 替换为实际数据集路径
    image_dir: 'images'
    anno_path: 'train.json'
    class_num: N  # 替换为自定义数据集的类别数量

ValDataset:
  !COCODataSet
    dataset_dir: 'path/to/your/coco/dataset'
    image_dir: 'images'
    anno_path: 'val.json'
    class_num: N

# 类别名称列表，按需替换
Categories:
- name: 'class_1'
- name: 'class_2'
...
- name: 'class_N'

# 可视化配置，按需调整
VisualDL:
  log_dir: 'output/vdl_log_dir_yolov7'  # 输出日志目录
  enable: True  # 是否开启可视化

3. 模型训练

安装所需依赖并启动训练：

# 安装PaddleDetection和PaddleYolo
pip install paddledet==2.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYolo.git
cd PaddleYolo

# 启动训练
python tools/train.py -c configs/yolov7/yolov7.yaml --eval

命令行参数说明：

• -c: 指定配置文件路径。
• --eval: 训练过程中进行周期性验证。

4. 模型评估与推理

训练完成后，您可以使用以下命令对验证集进行评估：

python tools/eval.py -c configs/yolov7/yolov7.yaml -o weights=output/yolov7/model_final.pdparams

其中，weights 参数指定已训练好的模型权重文件路径。

进行单张图片或视频推理，可以使用以下命令：

python tools/infer.py -c configs/yolov7/yolov7.yaml \
                       --infer_img=path/to/image.jpg \
                       --output_dir=output/infer_results \
                       --draw_threshold=0.5 \
                       --save_txt=True \
                       --weights=output/yolov7/model_final.pdparams

或

python tools/infer.py -c configs/yolov7/yolov7.yaml \
                       --video_file=path/to/video.mp4 \
                       --output_dir=output/infer_video \
                       --draw_threshold=0.5 \
                       --save_txt=False \
                       --weights=output/yolov7/model_final.pdparams

以上即为使用PaddleYolo库中的YOLOv7模型训练自定义数据集的详细步骤。如有任何疑问或遇到问题，欢迎继续提问。