YOLOv7训练自己数据集以及c++部署

lijingle

一，数据集准备

      我们做的是比较基础的路上的车和行人检测，是基于航拍的图像。如下图所示：
      

1.2 做标注
    这里使用的是labelimg做的标注，基本很多yolo系列都是基于labelimg做的数据标注。具体安装方法可以参考官方网站，或者GitHub网站，有Linux版本也有win版本。安装这个是最基本的了。
   安装好以后要修改默认标签，这个是labeling进行物体标注的标准。这里我们有3个类别，所以要将abelImg的安装文件夹中的data/predefined_classes文件里的class修改如下：
   

  创建images文件夹和labels文件夹，可以放在任意的文件夹下。将挑选出的照片放到images的文件夹中。然后我们就可以打开软件，如下图所示：(举个例子)
     
将标注好的数据和图片分别放到对应的文件夹下面.

二，下载yolov7代码：
    源码链接

下载后源码目录结构如下所示：




三，划分数据集