YOLOX

yolox：exceeding yolo series in 2021

深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解-知乎在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。
Kun Li·2022-07-24 07:51

【深度学习】百度：YOLOX和NanoDet都没我优秀！轻量型实时目标检测模型PP-PicoDet开源...

作者丨happy编辑丨极市平台导读百度提出新型移动端实时检测模型PP-PicoDet。本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索；对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件；同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。通过上述改进，所提PP-PicoDet取得了超越其他实时检测模型的性能。论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00902代码链接
风度78·2022-07-24 07:13

YOLOX：高性能目标检测的最新实践 | 报告详解

为了解决此类问题，旷视科技研究院BaseDetection组结合学术界先进成果和工程实践的要求，提出了YOLOX。
智源社区·2022-07-24 07:36

论文笔记：YOLOX

论文：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf参考：如何评价旷视开源的YOLOX，效果超过YOLOv5?
_击空明兮溯流光_·2022-07-24 07:36

学习记录：正负样本分配策略之YoloX | SimOTA-简单易懂版

学习记录：正负样本分配策略之YoloX|SimOTA-简单易懂版文献阅读和分享目标检测领域趋势正负样本分配策略——SimOTA网络训练（恋爱历程）SimOTA具体流程（中介分配对象流程）一、初步筛选（外貌协会
Double-Zh·2022-07-24 07:34

Jetson nano上使用ncnn部署yolox

序言之前一篇文章写yolox的训练，这篇文章写一下关于部署，yolox之所以刚出来就这么火爆，不仅是精度高、速度快，很大程度上还是因为直接把部署的代码叶开源了，可谓是从训练到部署一条龙服务，很良心，yolox
三叔家的猫·2022-07-22 07:22

YOLOv5核心基础知识讲解

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解（CSDN）深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解（知乎）目录0、基础概念1、Yolov5四种网络
浅汐入梦·2022-07-21 07:38

【深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解】

文章目录原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/397993315在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。而从2015年的Yolov1，2016年Yolov2，2018年的Yolov3，再到2020年的Yolov4、Yolov5，Yolo系列也在不断的进化发展。就在大家质疑，Y
网络星空(luoc)·2022-07-21 07:06

pytorch_YOLOX剪枝【附代码】

pytorch1.7loguru0.5.3NVIDIA16504Ginteli5-9thtorch-pruning0.2.7安装包pipinstalltorch_pruningNote:本项目是在b站up主Bubbliiiing和原YOLOX
爱吃肉的鹏·2022-07-19 08:15

Yolox.core.trainer:252 - epoch: 14/300, iter: 470/2043, mem: 10089Mb, iter_time: 6.826s, data_time:

Yolox使用大模型训练自己的数据这里直接下载官方源码的2.0版本作训练，因最新版有bug(不支持多卡训练)具体训练步骤不做展示，使用的yolox-m的模型，有不明白的评论区评论，我会看。
爱吃烙饼·2022-07-19 07:40

#今日论文推荐# YOLOv7上线：无需预训练，5-160 FPS内超越所有目标检测器

例如，MCUNet和NanoDet的开发专注于生产低功耗单芯片并提高边缘CPU的推理速度；YOLOX、YOLOR等方法专注于提高各种GPU的推理速度；实时目标检测器的发展集中在高效架构的设计上；在CPU
wwwsxn·2022-07-14 07:05

一点就分享系列（实践篇5-上篇）[持续更新中！代码已吸收！依旧全网首发] yolov7解析：yolov5的plus扩充 ，仍旧值得学习！一起看V5代码如何变成V7！

全网首发]yolov7解析V7来了，话不多说，强行回归，之前提到的一些nanodet/yolox的优化技巧，没想到V7也做了，这样挺好，减少了不少工作量，大体今天上午看了下主要是两部分核心:网络结构和辅助训练分支
啥都会一点的老程·2022-07-08 07:46

YOLOX中的SimOTA

1、确定正样本候选区域（调用get_in_boxes_info确定候选区域）将gt里面的点或者在center_radius范围内的点作为候选正样本点defget_in_boxes_info(self,gt_bboxes_per_image,expanded_strides,x_shifts,y_shifts,total_num_anchors,num_gt,):expanded_strides_p
Cassiel_cx·2022-07-04 07:53

YOLOX训练自己的数据集(超详细)

目录一、YOLOX安装1、下载GitHub上的代码2、安装yolov5所需要的依赖环境（1）、安装代码依赖的库文件（2）、通过setup.py安装一些库文件（3）、安装apex文件二、YOLOX训练自己的数据集
AI小白一枚·2022-06-30 07:08

【深度学习笔记】飞桨PP-PicoDet算法训练自己数据（过程超详细）

官方介绍说，性能优于YOLOV5、YOLOX等算法，主要是轻量化部署贡献很大，比如在相同的精度下，PP-PicoDet推理速度高出YOLOv5s44%，可谓NB，所以作者第一步先搭建环境，试跑一下，记录使用
雨果先生·2022-06-30 07:28

YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源

目录1.概述精度与速度远超YOLOv5和YOLOX的新框架2.YOLOv6关键技术介绍2.1Hardware-friendly的骨干网络设计2.2更简洁高效的DecoupledHead2.3更有效的训练策略
行*云·2022-06-28 07:03

模型部署 利用Tensorflow Serving部署模型

文章目录TensorflowServing实战安装Tensorflowserving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考TensorflowServing
RyanC3·2022-06-27 23:33

YoloX | SimOTA标签匹配策略

文章目录1.SimOTA简要介绍2.SimOTA具体实现3.SimOTA实现代码在之前阅读YoloX的时候已经做过一次笔记，论文主要的重点与更改的地方，亮点介绍了一遍，见：论文阅读笔记|目标检测算法——
Clichong·2022-06-16 07:05

YOLOV5的代码和改进学习

zhuanlan.zhihu.com/p/172121380共3篇包括具体的改进方法和代码https://blog.csdn.net/weixin_44119362/article/details/120319656yolox
beautymonkey_·2022-06-12 09:41

ROS2之OpenCV基础代码对比foxy~galactic~humble

-galactic-python/automaticaddison.com/getting-started-with-opencv-in-ros-2-foxy-fitzroy-python/推荐使用：YOLOX
zhangrelay·2022-06-12 07:52

yolov5中head修改为decouple head详解

目录yolox的decoupledhead结构对于decouplehead的改进特点疑问总结yolov5的head修改为decoupleheadyolox的decoupledhead结构本来想将yolov5
·2022-06-11 16:42

Windows10下搭建YOLOX环境以及训练自己数据集

目录：1.必要环境2.YOLOX安装及模型推理3.训练自己数据集及测试1.必要环境我的环境是：Windows10+python3.9+CUDA11.1+CUDNN8.1.1在此环境配置不再多说，网上有很多的教程
lc_MVP·2022-06-11 07:46

YOLOX源码解读系列

1.YOLOX总体结构demoMegEngine：旷视深度学习开源框架–天元（2020.03.25发布）ONNX：OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统
Amoni_·2022-06-08 07:58

YOLOX官方源码文件结构和注释

Yolox的论文及代码Yolox论文名：《YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021》Yolox论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.08430Yolox代码地址
唐BiuBiu·2022-06-08 07:52

yolox-backbone详解之CSPLayer（含代码

densenetdensenet评价优点：1.更强的梯度流动2.减少了参数数量3.保存了低维度的特征缺点：进行了多次concat操作，导致显存占用过大cspdensenet评价：优点：1.加强CNN的学习能力2.消除计算瓶颈3.降低内存成本在此进行对比，densenet:64*64*1*1+64*64*3*3+64*64*1*1=45056cspdensenet:(64*32*1*1)*2+32*
暄染落墨·2022-06-08 07:43

yolox全解析

模型图:网络模型分为四个部分：1.输入端、2.backbone、3.neck、4.预测端每个部分的创新，关键点是：1.输入端：mosaic，mixup图像增强2.backbone：CSPLayer层，silu激活函数3.neck：FPN，silu激活函数4.预测端：DecoupledHead，Anchor-free，Multipositive，End-to-EndYOLO1.输入端：mosaic讲
暄染落墨·2022-06-08 07:43

Yolox_s可视化网络结构图

Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。
江大白*·2022-06-08 07:11

YOLOX的解耦头结构思考

问题YOLOX提出了一个DecoupledHead结构以代替YOLOHead，进而在YOLOv3baseline的基础上提升了1.1个百分点的mAP，那为什么解耦头结构就能够提升检测效果呢？
望~·2022-06-08 07:40

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。
浩瀚之水_csdn·2022-06-08 07:06

YOLOX网络结构详解

论文名称：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2107.08430论文对应源码地址：https://github.com
太阳花的小绿豆·2022-06-08 07:25

目标检测：较新算法（算法介绍与开源代码）（2022.3.8）

一、目标检测1.YoloX（yolox紧跟潮流，变为无需锚点框【Anchor-free】的方法了。
starDuXY·2022-06-03 07:40

yolox网络结构

YOLOX((backbone):YOLOPAFPN((backbone):CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv):Conv2d(12,32,kernel_size
花花花哇_·2022-06-01 18:24

CDR（cv-detect-robot）项目简介

项目简介:本项目针对x_86和nvidia-jetson平台，利用tensorRT优化，基于deepstream视频流AI推理框架，搭建了yolov5,yolox和resnet等视觉检测算法，并对每
郭建洋·2022-05-30 07:08

旷世开源yolox的目标检测使用

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pycharm下yolox的目录结构1.2docker下yolox环境的配置作者做的
爱学习的小奶狗·2022-05-30 07:52

深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

就在大家质疑，Yolo如何进一步改进时，旷视科技发表了研究改进的Yolox算法。大白对于Yolox文章和相
江大白*·2022-05-28 07:30

YOLOX项目源码结构拆解

YOLOX项目源码结构拆解本篇博文主要对YOLOX官方源码的项目结构进行拆解项目地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX论文地址：https://
迪菲赫尔曼·2022-05-28 07:13

YOLOX改进之损失函数修改（下）

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
你的陈某某·2022-05-23 07:21

ModuleNotFoundError: No module named ‘yolox‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'yolox'解决办法:命令行中运行yolox(运行YOLOX流程参考这里),会报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed
机器视觉全栈er·2022-05-05 11:00

YOLOX系列文章（二）：win10+cpu运行YOLOX

win10+cpu运行YOLOX教程0.本次任务1.搭建YOLOX开发环境下载文件安装win10+cpu版本所需的包2.win10+cpu运行YOLOX3.个人总结0.本次任务搭建YOLOX开发环境(对原始开发环境做稍许删减
机器视觉全栈er·2022-05-05 11:30

YOLOX目标检测实战：Android（安卓）手机部署

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35884YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4/YOLOv5。
bai666ai·2022-05-01 11:00

YOLOX笔记

目录1.样本匹配正负样本划分过程2.yoloxwarmcos学习率3.无法开启多gpu训练,或者多gpu训练卡住?1.样本匹配正负样本划分过程==说明:gt_centerbbox是在gt_bbox中心点向四周发散的bbox,中心点到该bbox四边的距离是center_radius*expanded_strides_per_image1.is_in_boxes:[n_gt,n_anchor],样本中
五四三两幺-发射!·2022-04-10 19:13

在自定义数据集上训练YOLOX

随着下一款模型：YOLOX的推出，YOLO系列将继续发展壮大。在这篇文章中，我们将介绍如何训练YOLOX识别自定义用例的对象检测数据。在本教程中，我们使用公共血细胞对象检测数据集。
woshicver·2022-04-10 19:43

YoloX算法学习（1）

SimOTA①通过anchor中心在GT内部以及GT中心点周围2.5个像素范围内的anchor,首先粗筛确定一批候选框②对这批候选框执行SimOTA分配策略，为每个GT动态分配dynamic个候选框，M个GT，N个候选框，类似一个MxN的矩阵，矩阵内部元素是对应位置下的Iou_loss以及cls_loss步骤1、计算预测框与目标框之间的Iou_losspair_wise_ious=bboxes_i
你真是个胆小鬼i·2022-04-10 18:40

YOLOX的深入理解

FocusDecoupleheadStrongdataaugmentationAnchorFreeMultipositivesSimOTA代码实现输入预处理输出后处理参考前言在目标检测2022最新进展中提到YOLOX
深度学习小菜鸟2022·2022-04-10 18:09

YOLOX初探

YOLOXgithub地址https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXJetson安装torch1.8、torchvision0.9.0https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048
吾系桉宁·2022-04-10 18:09

Windows10 yolox 安装

yolox安装环境Windows：10Anaconda：2.0.4Python3.7.10torch：1.7.0torchvision：0.8.0YOLOX：0.1.0yolox官网：https://github.com
ʚVVcatɞ·2022-04-10 18:38

1. YOLO 代码学习--Debug调试记录

二、Debug细节1.Debug功能2.Debug前的设置前言本次主要基于YOLOX代码对Pycharm的Debug功能进行学习一、为什么要Debug？
七月的和弦·2022-04-10 18:07

YOLOX

论文：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021Github：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXface++作品，2021论文提出了
watersink·2022-04-10 18:05

YOLOX训练自己的数据集(VOC)

473350307https://zhuanlan.zhihu.com/p/392221567我还没看懂simOTAT-T安装[email protected]:Megvii-BaseDetection/YOLOX.gitcdYOLOXpip3ins
火腿肠的幸福生活·2022-04-10 18:05

YOLOX复现教程

一、参考资料YOLOXYOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021二、相关环境1.requirements-gpu.txtabsl-py==0.13.0backcall==0.2.0cachetools==4.2.2certifi==2021.5.30charset-normalizer==2.0.4cycler==0.10.0Cython==0.29.24decorator==
花花少年·2022-04-10 18:03
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