在使用Labelme标注数据时，把所有的标签都写错了 然后就借鉴了一下大佬的代码只用修改主函数里面的变量就OK了# -*- encoding: utf-8 -*-import osimport jsondef Edit_label(json_dir,new_label = 'Maize'):json_files = os.listdir(json_dir)json_dict = {}for jso

建议将数据集的根目录放在。

第二步： 在utils/loss.py文件中，修改ComputeLoss类中iou变量。第一步：在utils/general.py文件中，修改bbox_iou函数。目的：在YOLOv7中添加EIoU 和SIoU 损失函数。

注意力机制

建议将数据集的根目录放在。

博主个人的数据集格式为 voc 数据集，由于之前转v5的时候是用 voc 数据集先转成YOLO格式数据集，这里主要是对YOLOv5数据集进行转换。

参数

YOLOv7/v5手动计算锚框方式

对于每一个目标识别方向的萌新来说，数据都是最重要的一部分，一个好的数据集可以对我们训练结果产生非常好的结果。但是，庞大的数据集标注却占用了我们非常多的时间，因此对于目标识别方向的我们，使用半自动标注方式将会节省我们大量的时间。使用YOLOv5也是可以进行半自动标注，这里我没实验过。YOLOv7成功对我们的数据进行标注。由于最终得到的是txt文件，所以这里标注软件使用的是labelimg。当然大家也

BiFPN 添加时，分为两种方式。第一种是按照通道数相加（Concat）；第二种是按照特征图相加（Add）第一步：在models/common.py文件中，添加 BiFPN 类。第二步：在models/yolo.py中添加以下代码。目的： 在YOLOv7中使用BiFPN。