一、下载Yolov7
github地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
或者命令行下载
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
二、新建一个Python环境
用Acaconda新建一个干净的环境，我命名为yolov7，python版本选择3.8
进入到刚刚下载的yolov7的目录中，安装yolov7所需的第三方库
三、修改训练数据参数
打开yolov7项目，再打开data文件夹，拷贝一份coco.yaml
1、修改里面的trian、val、test的路径，改成我们自己的数据集的路径；
2、修改分类的数量，按照自己的需求修改；
3、names中改成自己的分类的名称。
四、下载预训练模型
github地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases
找一个自己想要训练的模型的文件
在yolov7的项目中新建一个weight的文件夹，将预训练模型放到里面。
五、修改训练参数
打开train.py，把下面几个参数，根据自己的实际情况改一下
--weights刚刚下载的预训练模型文件--cfg在yolov7项目文件夹下的cfg文件夹中，选择自己对应的模型
--data刚刚修改的数据文件
六、开始训练
执行命令
python train.py
训练完成之后会提示
七、测试
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source testimg.png --device 0 --save-txt
