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课程地址：https://edu.csdn.net/course/detail/38452

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你将收获

学会如何搭建yolov7环境

学会如何使用labelImg标注自己的数据集

学会如何转换自己的数据集到yolov7训练所需要格式

学会如何训练和测试自己模型

适用人群

想要入门yolov7的学者

课程介绍

本课程将带您进入yolov7面向目标检测框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。环境基础都是在windows10系统上进行教学。主要内容如下

1、 yolov7框架基本介绍

2、搭建windows上yolov7环境

3、用labelImg标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

yolov7是darknet团队最新佳作，是目前非常优秀目标检测和实例分割的框架。yolov7不仅仅是一个目标检测框架，而且集成了姿态估计，实例分割等功能。让我们在cv领域又多出一个非常实用深度学习算法框架，本课程主要针对目标检测做自己的数据集训练，不对分割或者其他算法训练做讲解，请同学中注意一下本课程主要内容，请观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。本课程您需要准备环境是：

（1）windows10/11系统,windows7 64位系统也可以

（2）必须要配有nvidia显卡，可以是GTX920MX以上显卡都行，建议是RTX3060、RTX3090等高端显卡。

课程目录

•  课程导论 04:00

•  windows上显卡驱动的安装11:14

•  windows上安装cuda和cudnn08:37

•  windows上安装anaconda306:18

•  yolov7框架的基本介绍05:09

•  搭建windows上yolov7环境17:24

•  测试官方模型11:34

•  在windows上安装labelImg标注工具02:56

•  用labelImg标注自己的数据集11:41

•  转换VOC数据集为yolo并分割10:05

•  转换数据集脚本代码解读06:23

•  参数调节和训练22:55

•  参数调节和训练另一种方式18:05

•  测试自己的模型06:19