本课程将带您进入yolov7面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。主要内容如下
1、 yolov7目标检测框架基本介绍
2、搭建windows上yolov7环境
3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集
4、转换数据集
5、配置参数
6、参数调节和训练
7、测试自己的模型
众所周知，yolov7不仅仅是一个目标检测框架，现在已经集成姿态检测，实例分割。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。
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