YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程_yolov7计算推理时间

YOLOv7出来也有一段时间了，在刚出来的时候我就抢先体验了一把，当时主要是就是尝尝鲜，没有实际项目落地，所以也就没有去用很多数据集，也没有对模型进行评估计算，在前面的系列博文里面已经做了记录，感兴趣的话可以去看下：

                  《基于yolov4作者最新力作yolov7目标检测模型实现火点烟雾检测》

相信很多从事目标检测任务的人来说一定对于YOLO是很不陌生的，对于新出来的模型大多都保持着一定的新鲜感，新鲜事物早体验呗。前段时间感觉也是应接不暇了，先是美团技术团队提出来了yolov6，也就间隔一周的时间吧，yolov7就出来的，当然了，两者的优化思路是不一样的，可以根据自身的实际业务场景需求来进行选择即可，也未必说越新的模型就会越好。

还记得第一次接触到目标检测类任务的时候很不知所措，即使是拿到开源的项目也很难说能够顺利调试跑起来，一方面是可能项目本身迭代的过程中有问题遗留了、版本不兼容了等等；另一方面就是自己的实践经验不足，所以新领域新模型新任务可能会踩很多坑进去。

写这篇文章的最大的初衷就是想要基于作者开源的项目详细出一篇操作使用教程，这里不涉及对于YOLOv7原理的讲解，感兴趣的话可以看看论文，这个可能更有用一点。之前自己的尝鲜写的一篇文章对于初学者新手来说并不很好上手，所以这篇文章也算是从内容细节角度对YOLOv7使用的补充说明。除此之外还有一个原因就是之前也有