如何修改YOLOv7配置以训练1440x1080x1单通道灰度图模型？

1. 修改模型配置YAML文件 #

打开你使用的模型配置文件（比如cfg/training/yolov7.yaml），找到文件开头的ch参数（代表输入图像通道数），将默认的ch: 3修改为ch: 1，明确告诉模型输入为单通道图像。

2. 调整图像加载逻辑（保留原图尺寸） #

• 打开datasets.py，找到LoadImagesAndLabels类的__getitem__方法，定位到图像resize的代码段（通常是letterbox函数调用），修改为保持原图1440x1080尺寸：
  注释或替换强制resize的代码，比如将img = letterbox(img, self.img_size, stride=self.stride)[0]改为直接使用原图，或设置letterbox的目标尺寸为(1440, 1080)。
• 同时修改图像读取逻辑，确保加载单通道灰度图：
  将默认的RGB图像读取代码img = cv2.imread(path)替换为：

  img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  img = np.expand_dims(img, axis=2)  # 扩展为(H, W, 1)的张量形状，匹配模型输入要求
  

3. 设置训练输入尺寸 #

执行训练命令时，通过train.py的参数指定输入尺寸：
添加--img-size 1440 1080，这里两个数值对应训练和测试阶段的输入尺寸（均设为原图尺寸）。

4. 适配显存与预训练权重 #

• 1440x1080分辨率图像显存占用较高，需调小--batch-size参数（比如从默认16改为2或4，根据GPU显存实际情况调整）。
• 若使用预训练权重，需注意预训练权重的第一个卷积层是3通道输入，修改为1通道后会出现维度不匹配。可以选择：
  • 加载权重时过滤掉第一个卷积层的参数，或重新初始化该层权重；
  • 直接不使用预训练权重，从头开始训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BloodAndCat