# Automatically annotate your own data set（Yolov7训练也可以参照）
#### 介绍
实现自动标注自己的数据，标注完后生成xml文件，此项目基于github上的yolov5-5.0版本，详细操作请看readme_self.md
#### 安装教程
1. 具体操作请看代码根目录readme_self.md。
2. yolov5各权重下载地址如下：(下载好后放置到代码根目录weights目录中)
https://pan.baidu.com/s/1cZkqjq-KmxWVxP9qkn50lg：m3ld
3. 这边已经有使用VOC2017训练好的模型文件，需要的化请点击下面的下载连接，使用yolov5_x权重训练的。(下载best_x.pt好后请放置到run_plus/train/exp29/weights/文件中)
https://pan.baidu.com/s/1UkBIkL038MIRjsA_k5vCfg：buib
基于yolov7训练自己数据集并自动标注完整源码+权重文件+数据+文档说明+详细注释+安装教程(高分课程设计）
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2024-04-29
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基于yolov7训练自己数据集并自动标注完整源码+权重文件+数据+文档说明+详细注释+安装教程(高分课程设计） （133个子文件） 
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6.png 499KB datasets.py 44KB train.py 33KB general.py 25KB plots.py 19KB test.py 17KB common.py 16KB wandb_utils.py 16KB torch_utils.py 12KB self_demo.py 12KB yolo.py 12KB auto_tagging.py 10KB detect.py 9KB loss.py 9KB metrics.py 9KB autoanchor.py 7KB hubconf.py 5KB experimental.py 5KB google_utils.py 5KB export.py 4KB tagging.py 3KB classes_data.py 2KB activations.py 2KB create_xml.py 2KB voc_label.py 2KB resume.py 1KB make_txt.py 904B log_dataset.py 819B __init__.py 0B __init__.py 0B __init__.py 0B __init__.py 0B datasets.cpython-38.pyc 33KB general.cpython-38.pyc 20KB common.cpython-38.pyc 18KB plots.cpython-38.pyc 16KB torch_utils.cpython-38.pyc 11KB yolo.cpython-38.pyc 10KB metrics.cpython-38.pyc 7KB autoanchor.cpython-38.pyc 6KB detect.cpython-38.pyc 6KB experimental.cpython-38.pyc 6KB google_utils.cpython-38.pyc 3KB create_xml.cpython-38.pyc 2KB __init__.cpython-38.pyc 147B __init__.cpython-38.pyc 146B get_voc.sh 4KB get_argoverse_hd.sh 2KB userdata.sh 1KB get_coco.sh 963B mime.sh 780B download_weights.sh 277B
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奋斗奋斗再奋斗的ajie
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