1.安装

https://www.pudn.com/news/62ddf431864d5c73acfb1a09.html

1. 下载yolov7源码 yolov7
2. 修改requirements.txt
   修改torch以及torchvision版本，这里直接指定好版本让其版本对应
   
3. 安装

pip install -r requirements.txt -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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2.标注自己的数据

1. 安装labelImg

pip install labelImg
labelImg
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一定要标定后选择yolo格式保存，然后就会生成对应的txt文件

3.修改配置文件

1. 首先文件copy到源码里 图片放到images里 txt 放在labels里面 ，格式如下。
   
   .cache文件是运行train.py文件生成的缓存文件，为了训练的时候数据加速读取。
   2.修改 coco.yaml
   
   3 .修改train.py文件
   
   第一个默认应该是yolov7.pt 我这里是因为我训练我上次的
   就可以训练了。

4. 错误

1. caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.
   因为 batch_size 太大了 ，我改成1就没问题了。

https://blog.csdn.net/qq_43117155/article/details/125672691

2. 载入数据集的时候报could not convert string to float错及解决方法
   这个问题是因为我一开始标注使用的labelme ,然后转换为txt的时候问题，就是这个文章的labelme 转yolov5的脚本 ，解决方式就是从新把数据用labelimg 标注 ，因为我只有几个图片，如果很多图片 ，我建议把txt数据读取出来，用utf-8格式写入txt中 ，这个是数据编码问题