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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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