基于ModelArts平台的YOLOv7目标检测

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yd_284638957 发表于 2023/10/06 13:09:09 2023/10/06
【摘要】 实验目的在已有权重的基础上,于ModelArts平台进行目标检测 ModelArts平台首先进入华为云官网注:账号注册以及实名认证的步骤这里省略进入右上角控制台》服务列表》人工智能》ModelArts左侧开发环境》Notebook》右上角创建自定义“名称”,其余全部默认即可,点击创建注:本次实验的目的为目标检测中检测的部分,默认为“CPU”即可,若想提高速度可设置“类别”为“GPU”确认信...

实验目的

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在已有权重的基础上,于ModelArts平台进行目标检测

ModelArts平台

  • 首先进入华为云官网
    注:账号注册以及实名认证的步骤这里省略
  • 进入右上角控制台》服务列表》人工智能》ModelArts

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  • 左侧开发环境》Notebook》右上角创建

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  • 自定义“名称”,其余全部默认即可,点击创建
    注:本次实验的目的为目标检测中检测的部分,默认为“CPU”即可,若想提高速度可设置“类别”为“GPU”

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  • 确认信息,点击提交

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  • 返回后,等待创建完成即可,这里需要几分钟的时间

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部署YOLOv7

  • 打开刚刚创建好的Notebook
  • 导入源码(https://github.com/WongKinYiu/yolov7)
    左上角ModelArts Upload Files》Git文件》输入网址》克隆
    这里需要等待一定时间,待上传完成
    下载完毕后左侧栏出现名为“yolov7”的文件夹

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  • 部署权重
    进入yolov7目录,在其中新建一个名为“weights”的目录

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  • 导入权重
    这里我们使用官方提供的权重
    进入仓库》Testing》yolov7.pt下载
    (仓库URL:https://github.com/WongKinYiu/yolov7
    下载完成后,将文件拖拽入weights目录,或在ModelArts Upload Files中导入

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  • 导入检测对象
    在根目录中新建名为“images”的目录,在其中导入需要检测的图片

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  • 参考图
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  • 配置detect文件
    打开 yolov7/detect.py
    修改以下内容
    若是采用“GPU”则不配置第173行

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  • 配置结束

运行监测

  • 标签栏中launcher》Terminal
    标签栏中没有launcher可以在右上角加号中之间创建Terminal

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  • 导入所需要的库
pip install -r yolov7/requirements.txt
  • 运行文件
python yolov7/detect.py

查看检测结果

根目录》runs》detect》exp.

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  • 效果图

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