Dépôt :
git clone https://github.com/JackWoo0831/Yolov7-tracker

mv Yolov7-tracker yolov7-tracker
cd yolov7-tracker
git checkout v2  # change to v2 branch !!

conda create -n yolov7 python=3.9 pytorch=1.12  ## ancienne version, comme indiquée dans le readme, sinon numpy.distutils manque...
conda activate yolov7

( si besoin : conda remove  --name yolov7 --all )

(yolov7) 14:37:21  sylvain.faure@cinaps  ~/RN/athle/yolov7-tracker  $ pip3 install numpy scipy matplotlib cython pandas cuda-python 
(yolov7) 15:02:25  sylvain.faure@cinaps  ~/RN/athle/yolov7-tracker  $ pip3 install -r requirements.txt

(yolov7) 15:02:25  sylvain.faure@cinaps  ~/RN/athle/yolov7-tracker  $ pip3 install ultralytics==8.0.94

#################
## TRAIN
#################

## entrainement avec un premier dataset : ~/RN/athle/yolov7-tracker/dataset1_2024_06_19/ 
Deux fichiers de configuration créées : 
tracker/config_files/dataset1_2024_06_19.yaml
data/files_dataset1_2024_06_19.yaml 

yolov7 sur node20 du cluster :

## pour voir la version de CUDA du noeud :
(yolov7) sylvain.faure@node20:~$ nvidia-smi 
=> cuda 11.4 sur node20

cf notes d'installation de pytorch pour trouver les bonnes versions : https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
pip3 install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip3 install filterpy

## test pour verifier que cuda est bien ok :
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

## lancement de l'entrainement :

(yolov7) sylvain.faure@node20:~/RN/athle/yolov7-tracker$  python3 train.py --dataset dataset1_2024_06_19__ --workers 1  --device 0 --batch-size 4 --data data/dataset1_2024_06_19/dataset.yaml  --img 1280 720 --cfg cfg/training/yolov7x_dataset1_2024_06_19.yaml  --weights ''  --name yolov7x-dataset1_2024_06_19  --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml


Si erreur : _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str
Effacer les fichiers .cache : liste_images.cache par exemple...
(yolov7) sylvain.faure@node20:~/RN/athle/yolov7-tracker$rm data/dataset1_2024_06_19/liste_images.cache

Si erreur np.int => remplacer par des np.int64

Si erreur cuda/cpu dans loss.py :
you have to replace the line in the file yolo7/utils/loss.py
"from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),)) * i)"
to "from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),)) * i).to('cuda'))",
and add new line "fg_mask_inboxes = fg_mask_inboxes.to(torch.device('cuda'))"
after "fg_mask_inboxes = matching_matrix.sum(0) > 0.0"
so you need to do it 3 times in the file