YOLOX 输入分辨率 https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/issues/851 这个Issue里面讲到了只能用32的倍数 比如 720:1280 不是32的倍数，怎么等比例缩放呢 \[\begin{align*} 16k &= 9p\\ 9k &= 32q \\ q &= \frac{9}{32}k \\ p &= \frac{16}{32}k = \frac{1}{2}k \\ \end
Yolo系列简单汇总一(yolov1至yolov5)见： https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/16615242.html 六、YoloX pdf: https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 参考链接： https://www.zhihu.com/question/473350307 https://zhuanla
YOLO里面输入的图像会先进入Focus模块，该模块主要是实现没有信息丢失的下采样。 很形象的一张图： class Focus(nn.Module): """Focus width and height information into channel space.""" def __init__(self, in_channels, out_channels, ksize=1, stride=1, act=
目标检测之Anchor Free系列 CenterNet(Object as point) 见之前的过的博客 CenterNet笔记 YOLOX 见之前目标检测复习之YOLO系列总结 YOLOX笔记 FCOS solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation Paper Code1: 官方代码
文章内容：如何在YOLOX官网代码中添加ASFF模块 环境：pytorch1.8 修改内容： （1）在PAFPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-s等版本） （2）在FPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-Darknet53版本） 参考链接： 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09516v2.pdf ASFF原理及代码参考：https://blog.csdn.net/weixin_44119
文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–定位损失 环境：pytorch1.8 修改内容： （1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss （2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IOU系列 提示：使用之前可以先了解YOLOX及上述损失函数原理 参考链接： YOLOX官网
摘要 YOLOX把YOLO 系列的检测头换成了anchor free的方式，并且采取了一些优化策略：样本分配策略：simOTA，decoupled head（解耦头）的思想。 1.介绍 YOLO家族一直以来都是把最流行的技术加入，并进行优化，追求精度和速度的最佳平衡（比如YOLOv2中引入的Anchor，YOLOV3中引入的残差块，YOLOv4中的
如何使用yolox训练自己的目标检测模型 1. 源码的下载，及网络模型的选择 1.1 源码下载 在github官网上搜索yolox，链接
刚刚我成功训练了yolox_nano模型，并且成功预测，但是现在要训练yolox_nano的时候又出现了问题，我的环境配置如下文章所示： https://blog.csdn.net/ELSA001/article/details/120918082?spm=1001.2014.3001.5501 我的训练命令如下： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/
课程链接：YOLOX目标检测：原理与源码解析--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院 【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOX是旷视科技新近推出的高性能
YOLOX论文阅读 文章目录 BaselineDecoupled head数据增强策略Anchor-freeMulti-positiveSimOTAend-to-end YOLO Baseline Baseline:DarkNet53 + SPP Layer 同时加入了一些训练策略，EMA权重更新，cosine学习率机制， IoU loss和IOU-aware分支，在训练cls和obj分支时使用BCE Loss，
yolox head 目录yolox head概述主体结构初始化head，__init__head模型的forward结果输出解码yolo-backbone 和 yolo-head 结合 yolox head 网络 概述 yolox-head 包含了3个分支 三个大分支输入的是三种尺度特征图， 自下而上分别对应前面提到的backbone输出的dark3, dark4, dark5
本文以在colab上训练为例： !git clone https://github.com/roboflow-ai/YOLOX.git %cd YOLOX !pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt !pip3 install -v -e . !pip uninstall -y torch torchvision torchaudio # May need to change in the future if Col
YOLOX 模型转换报错 [TensorRT] ERROR: runtime.cpp (25) - Cuda Error in allocate: 2 (out of memory) 配置： ubuntu 18.04 pytroch 1.9.0 cuda10.0 cudnn 7.5.0 TensorRT 5.1.5 torch2trt 0.3.0 修改trt.py下max_workspace_size的大小
yolox训练时出现错误 错误提示： 解决办法： 原训练代码： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 --fp16 -o -c weights/yolox_s.pth 修正： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 -c weights/yolo
目录论文主要信息文章概要背景YOLOX-DarkNet53实现细节YOLOv3 baselineDecoupled head实验思路storyStrong data augmentationAnchor-freemulti positivesSimOTAEnd-to-end(NMS-free) YOLO消融实验性能对比YOLOX-LYOLOX-Tiny & YOLOX-NanoModel size V.S. Data augmentationSOTA参
0. 前言 YOLOX是旷世在YOLO的基础上将anchor-free技术引入，从性能和速度上取得的更好的结果。具体可参考github相关代码及论文说明，此处介绍如何利用YOLOX训练自己的VOC数据集。 github:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX paper:https://arxiv.org/abs/2107.08430 1.
一、资源获取 源码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 原文：https://arxiv.org/abs/2107.08430 我的测试代码：下载链接: https://pan.baidu.com/s/1rX4iRLavFc9Uoc8_otFIoA 密码: gmic 所有文件、安装包都在里面，文件较大，可以按需下载。 二、测试步骤 python最好大
导读 YOLO系列终于又回到了Anchor-free的怀抱，不用费劲心思去设计anchor了！旷视开源新的高性能检测器YOLOX，本文将近两年来目标检测领域的各个角度的优秀进展与YOLO进行了巧妙地集成组合，性能大幅提升。 《YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021》 paper: https://arxiv.org/abs
