YOLOX论文解读(下)

bai666ai 2023-01-13 00:38:05

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0382-极智论文-解读目标检测神器YOLOX
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yolo系列论文解读11
YOLOv1（2016.5） YOLOv2（2016.12） YOLOv3（2018.4） YOLOv4（2020.4） PP-YOLO（2020.8） PP-YOLOv2（2021.4） YOLOR（2021.5） YOLOX（2021.8） YOLOv7（2022.7） YOLOv6（2022.9） PP-YOLOE（2022.12）
YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf
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YOLOX详细解读（一）论文解读
在论文中，我们介绍了YOLO系列的一些经验改进，以此提出了一种新的高性能检测器YOLOX。我们将YOLO切换为的方式，并采用其他先进的检测技术，如解耦头和高级标签分配策略SimOTA，从而在众多模型中实现了SOTA。相较于只有0.91M参数和1.08G FLOPs的YOLONano，我们在COCO数据集上得到25.3%的AP，比NanoDet 高了1.8%的AP对工业上使用最广泛的探测器之一YOLOv3而言，我们在COCO上将AP提高到47.3% ，比目前最先进的检测器高出3.0% AP;
YOLOX论文理解
YOLOX论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 随着目标检测技术的发展，YOLO系列一直在追求实时应用场景下速度和精度的最佳平衡，且都引入了在当时看来最先进的技术，例如YOLOv2的anchors，YOLOv3的残差网络等，并通过优化得到最好的现实表现。目前，拥有精度和速度最佳平衡的YOLOv5在COCO数据集上可达到48.2%的AP，以及13.7ms的推理速度
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