minhhung947
New member
#Yolov7 #C ++ #ObjectDetection #deeplearning #ComputerVision ### Yolov7 trong C ++
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Yolov7 là phiên bản mới nhất của Yolo và nó cung cấp một số cải tiến so với các phiên bản trước, bao gồm độ chính xác được cải thiện, tốc độ suy luận nhanh hơn và hỗ trợ cho các lớp đối tượng hơn.
Yolov7 được triển khai trong C ++ và nó có thể được sử dụng với nhiều khung học sâu, bao gồm Tensorflow, Pytorch và Darknet.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo và triển khai mô hình Yolov7 trong C ++ bằng DarkNet Framework.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có GPU
* Lắp đặt khung Darknet
* Một bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng được dán nhãn
## Đào tạo một mô hình Yolov7
Để đào tạo mô hình Yolov7, trước tiên bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng được dán nhãn.Bạn có thể sử dụng [bộ dữ liệu coco] (COCO - Common Objects in Context) hoặc [bộ dữ liệu VOC] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/) cho mục đích này.
Khi bạn đã tạo bộ dữ liệu của mình, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov7 bằng các bước sau:
1. Tải xuống các trọng số Yolov7 từ [trang web Darknet] (YOLO: Real-Time Object Detection).
2. Tạo một thư mục mới để lưu trữ mô hình được đào tạo của bạn.
3. Sao chép trọng lượng Yolov7 vào thư mục mới.
4. Mở tệp `darknet.py` trong trình soạn thảo văn bản.
5. Tìm chức năng `Train` và đặt các tham số sau:
* `Bộ dữ liệu`: Đường dẫn đến bộ dữ liệu của bạn.
* `Trọng lượng ': Đường dẫn đến trọng lượng Yolov7.
* `Kích thước hàng loạt`: Số lượng hình ảnh để xử lý tại một thời điểm.
* `epochs`: Số lần để đào tạo mô hình.
* `LR`: Tỷ lệ học tập.
* `Động lực`: Động lượng.
* `Decay`: Tỷ lệ phân rã.
6. Lưu tệp `darknet.py`.
7. Chạy lệnh sau để đào tạo mô hình:
`` `
Python Darknet.py Train
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ để hoàn thành.Khi quá trình đào tạo hoàn tất, bạn sẽ có một mô hình Yolov7 được đào tạo.
## Triển khai mô hình Yolov7
Khi bạn đã đào tạo một mô hình Yolov7, bạn có thể triển khai nó cho ứng dụng của mình.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo một công cụ suy luận Yolov7.Bạn có thể làm điều này bằng các bước sau:
1. Tải xuống công cụ suy luận Darknet từ [trang web Darknet] (YOLO: Real-Time Object Detection).
2. Tạo một thư mục mới để lưu trữ công cụ suy luận của bạn.
3. Sao chép công cụ suy luận Darknet vào thư mục mới.
4. Mở tệp `darknet.py` trong trình soạn thảo văn bản.
5. Tìm hàm `Detect` và đặt các tham số sau:
* `model`: Đường dẫn đến mô hình Yolov7 được đào tạo của bạn.
* `Trọng lượng ': Đường dẫn đến trọng lượng Yolov7.
* `config`: Đường dẫn đến tệp cấu hình Yolov7.
* `Hình ảnh`: Đường dẫn đến hình ảnh hoặc video bạn muốn phát hiện các đối tượng.
6. Lưu tệp `darknet.py`.
7. Chạy lệnh sau để triển khai mô hình:
`` `
Python darknet.py phát hiện
`` `
Điều này sẽ xuất ra một danh sách các đối tượng được phát hiện trong hình ảnh hoặc video.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đào tạo và triển khai mô hình Yolov7 trong C ++ bằng Darknet Framework.Yolov7 là một thuật toán phát hiện đối tượng mạnh mẽ có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể tìm hiểu cách sử dụng
=======================================
#Yolov7 #C++ #ObjectDetection #deeplearning #ComputerVision ### Yolov7 in C++
You Only Look Once (YOLO) is a popular object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. YOLOv7 is the latest version of YOLO, and it offers a number of improvements over previous versions, including improved accuracy, faster inference speed, and support for more object classes.
YOLOv7 is implemented in C++, and it can be used with a variety of deep learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, and Darknet. In this tutorial, we will show you how to train and deploy a YOLOv7 model in C++ using the Darknet framework.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a GPU
* The Darknet framework installed
* A dataset of images or videos with labeled objects
## Training a YOLOv7 Model
To train a YOLOv7 model, you will need to first create a dataset of images or videos with labeled objects. You can use the [COCO dataset](https://cocodataset.org/) or the [VOC dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) for this purpose.
Once you have created your dataset, you can train a YOLOv7 model using the following steps:
1. Download the YOLOv7 weights from the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/yolo/).
2. Create a new directory to store your trained model.
3. Copy the YOLOv7 weights into the new directory.
4. Open the `darknet.py` file in a text editor.
5. Find the `train` function and set the following parameters:
* `dataset`: The path to your dataset.
* `weights`: The path to the YOLOv7 weights.
* `batch-size`: The number of images to process at a time.
* `epochs`: The number of times to train the model.
* `lr`: The learning rate.
* `momentum`: The momentum.
* `decay`: The decay rate.
6. Save the `darknet.py` file.
7. Run the following command to train the model:
```
python darknet.py train
```
The training process will take several hours to complete. Once the training process is complete, you will have a trained YOLOv7 model.
## Deploying a YOLOv7 Model
Once you have trained a YOLOv7 model, you can deploy it to your application. To do this, you will need to create a YOLOv7 inference engine. You can do this using the following steps:
1. Download the Darknet inference engine from the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/yolo/).
2. Create a new directory to store your inference engine.
3. Copy the Darknet inference engine into the new directory.
4. Open the `darknet.py` file in a text editor.
5. Find the `detect` function and set the following parameters:
* `model`: The path to your trained YOLOv7 model.
* `weights`: The path to the YOLOv7 weights.
* `config`: The path to the YOLOv7 configuration file.
* `image`: The path to the image or video you want to detect objects in.
6. Save the `darknet.py` file.
7. Run the following command to deploy the model:
```
python darknet.py detect
```
This will output a list of objects that were detected in the image or video.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to train and deploy a YOLOv7 model in C++ using the Darknet framework. YOLOv7 is a powerful object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. By following this tutorial, you can learn how to use
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Yolov7 là phiên bản mới nhất của Yolo và nó cung cấp một số cải tiến so với các phiên bản trước, bao gồm độ chính xác được cải thiện, tốc độ suy luận nhanh hơn và hỗ trợ cho các lớp đối tượng hơn.
Yolov7 được triển khai trong C ++ và nó có thể được sử dụng với nhiều khung học sâu, bao gồm Tensorflow, Pytorch và Darknet.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo và triển khai mô hình Yolov7 trong C ++ bằng DarkNet Framework.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có GPU
* Lắp đặt khung Darknet
* Một bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng được dán nhãn
## Đào tạo một mô hình Yolov7
Để đào tạo mô hình Yolov7, trước tiên bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng được dán nhãn.Bạn có thể sử dụng [bộ dữ liệu coco] (COCO - Common Objects in Context) hoặc [bộ dữ liệu VOC] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/) cho mục đích này.
Khi bạn đã tạo bộ dữ liệu của mình, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov7 bằng các bước sau:
1. Tải xuống các trọng số Yolov7 từ [trang web Darknet] (YOLO: Real-Time Object Detection).
2. Tạo một thư mục mới để lưu trữ mô hình được đào tạo của bạn.
3. Sao chép trọng lượng Yolov7 vào thư mục mới.
4. Mở tệp `darknet.py` trong trình soạn thảo văn bản.
5. Tìm chức năng `Train` và đặt các tham số sau:
* `Bộ dữ liệu`: Đường dẫn đến bộ dữ liệu của bạn.
* `Trọng lượng ': Đường dẫn đến trọng lượng Yolov7.
* `Kích thước hàng loạt`: Số lượng hình ảnh để xử lý tại một thời điểm.
* `epochs`: Số lần để đào tạo mô hình.
* `LR`: Tỷ lệ học tập.
* `Động lực`: Động lượng.
* `Decay`: Tỷ lệ phân rã.
6. Lưu tệp `darknet.py`.
7. Chạy lệnh sau để đào tạo mô hình:
`` `
Python Darknet.py Train
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ để hoàn thành.Khi quá trình đào tạo hoàn tất, bạn sẽ có một mô hình Yolov7 được đào tạo.
## Triển khai mô hình Yolov7
Khi bạn đã đào tạo một mô hình Yolov7, bạn có thể triển khai nó cho ứng dụng của mình.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo một công cụ suy luận Yolov7.Bạn có thể làm điều này bằng các bước sau:
1. Tải xuống công cụ suy luận Darknet từ [trang web Darknet] (YOLO: Real-Time Object Detection).
2. Tạo một thư mục mới để lưu trữ công cụ suy luận của bạn.
3. Sao chép công cụ suy luận Darknet vào thư mục mới.
4. Mở tệp `darknet.py` trong trình soạn thảo văn bản.
5. Tìm hàm `Detect` và đặt các tham số sau:
* `model`: Đường dẫn đến mô hình Yolov7 được đào tạo của bạn.
* `Trọng lượng ': Đường dẫn đến trọng lượng Yolov7.
* `config`: Đường dẫn đến tệp cấu hình Yolov7.
* `Hình ảnh`: Đường dẫn đến hình ảnh hoặc video bạn muốn phát hiện các đối tượng.
6. Lưu tệp `darknet.py`.
7. Chạy lệnh sau để triển khai mô hình:
`` `
Python darknet.py phát hiện
`` `
Điều này sẽ xuất ra một danh sách các đối tượng được phát hiện trong hình ảnh hoặc video.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đào tạo và triển khai mô hình Yolov7 trong C ++ bằng Darknet Framework.Yolov7 là một thuật toán phát hiện đối tượng mạnh mẽ có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể tìm hiểu cách sử dụng
=======================================
#Yolov7 #C++ #ObjectDetection #deeplearning #ComputerVision ### Yolov7 in C++
You Only Look Once (YOLO) is a popular object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. YOLOv7 is the latest version of YOLO, and it offers a number of improvements over previous versions, including improved accuracy, faster inference speed, and support for more object classes.
YOLOv7 is implemented in C++, and it can be used with a variety of deep learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, and Darknet. In this tutorial, we will show you how to train and deploy a YOLOv7 model in C++ using the Darknet framework.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a GPU
* The Darknet framework installed
* A dataset of images or videos with labeled objects
## Training a YOLOv7 Model
To train a YOLOv7 model, you will need to first create a dataset of images or videos with labeled objects. You can use the [COCO dataset](https://cocodataset.org/) or the [VOC dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) for this purpose.
Once you have created your dataset, you can train a YOLOv7 model using the following steps:
1. Download the YOLOv7 weights from the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/yolo/).
2. Create a new directory to store your trained model.
3. Copy the YOLOv7 weights into the new directory.
4. Open the `darknet.py` file in a text editor.
5. Find the `train` function and set the following parameters:
* `dataset`: The path to your dataset.
* `weights`: The path to the YOLOv7 weights.
* `batch-size`: The number of images to process at a time.
* `epochs`: The number of times to train the model.
* `lr`: The learning rate.
* `momentum`: The momentum.
* `decay`: The decay rate.
6. Save the `darknet.py` file.
7. Run the following command to train the model:
```
python darknet.py train
```
The training process will take several hours to complete. Once the training process is complete, you will have a trained YOLOv7 model.
## Deploying a YOLOv7 Model
Once you have trained a YOLOv7 model, you can deploy it to your application. To do this, you will need to create a YOLOv7 inference engine. You can do this using the following steps:
1. Download the Darknet inference engine from the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/yolo/).
2. Create a new directory to store your inference engine.
3. Copy the Darknet inference engine into the new directory.
4. Open the `darknet.py` file in a text editor.
5. Find the `detect` function and set the following parameters:
* `model`: The path to your trained YOLOv7 model.
* `weights`: The path to the YOLOv7 weights.
* `config`: The path to the YOLOv7 configuration file.
* `image`: The path to the image or video you want to detect objects in.
6. Save the `darknet.py` file.
7. Run the following command to deploy the model:
```
python darknet.py detect
```
This will output a list of objects that were detected in the image or video.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to train and deploy a YOLOv7 model in C++ using the Darknet framework. YOLOv7 is a powerful object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. By following this tutorial, you can learn how to use
