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yolov7-lite手部检测模型训练与转换操作指南

发布于23个月以前

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发布于23个月以前

yolov7-lite手部检测模型训练与转换操作指南

本文介绍如何使用yolov7-lite手部检测模型训练与转换案例。

AI Gallery - Notebook链接：yolov7-lite手部检测模型训练与转换 (huaweicloud.com)

准备工作

1.本案例使用框架: PyTorch1.8.0

2.本案例使用硬件: [限时免费]GPU:1*P100|CPU:8核 64GB

3.运行代码方法: 点击代码块之前的三角形运行按钮、本页面顶部菜单栏的三角形运行按钮或按Ctrl+Enter键 运行每个方块中的代码

4.JupyterLab的详细用法:请参考《ModelAtrs JupyterLab使用指导》

5.碰到问题的解决办法: 请参考《ModelAtrs JupyterLab常见问题解决办法》

Run in ModelArts

1.点击此处，进入Notebook案例，点击 Run in ModelArts（如果是手机端，点击三角形运行按钮）

2.跳转到Notebook开发环境，点击登录，确认登录，需要等待一会儿，如果出现弹窗点击确定，等待右上角提示剩余时间即可。

3.点击右侧第三个按钮，切换资源为[限时免费]GPU:1*P100|CPU:8核 64GB，切换完毕后会弹窗提示。

4.开始运行代码，运行需要一段时间；需要确认使用的镜像为PyTorch-1.8，每一个cell都需要运行，可以点击菜单栏的run->run all cells运行所有cell

5.上传其它图像进行测试

点击文件夹符号，依次点击文件目录，进入yolov7-lite/images文件夹(如果没有出现，点击刷新按钮，即下图带箭头的圆)

将图片命名为hand.jpg，点击上传符号，将图像上传（即覆盖原有图片，注意覆盖可能会有几秒的延迟，需要等待片刻）

重新运行最后一个代码块即可：

如果代码运行出现其他报错，可以重启解决：

运行成功示例：

雨落无痕

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