YOLOX更新20210819

bai666ai 2023-01-13 00:38:06

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YOLOX更新20210819	YOLOX更新20210819

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小優 2022-04-24

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請問老師，再麻煩您幫忙看一下，我要問的問題不是輸出成圖片檔案，我的問題是要文字檔，例如告訴我圖片當中有足球: 準度91.45%

bai666ai 2022-04-24

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@小優 <p>执行python demo.py时后面加上--save_result 会有txt文件保存</p>

米斯特龙_ZXL 2021-09-07

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老师 yolox-nano训练这一集，播放不了

bai666ai 2021-09-07

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@米斯特龙_ZXL <p>windows下也有这一节，可以播放。ubuntu下的我更新下</p>

석예흔 2021-08-26

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到了epoch=10验证时就报错，vov_eval.py第22行，报'NoneType' has no attribute 'text'，这是怎么回事呢，用的Ubuntu系统

bai666ai 2021-08-26

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@석예흔 <p>你用的是课程中的数据集还是自己的数据集？先用课程中的数据集试下</p>

适合使用YOLOX训练自己的数据集的人群

YOLOX Win 10下安装包里面有下载好的pycocotools、apex和yolox-s的模型。

yolox 模型训练的预训练模型 yolox_s

人工智能-项目实践-深度学习-可视化-YoloX可视化训练插件 YoloX_EasyTrain 这是一个YoloX的训练插件，通过可视化的方式管理工程，训练模型。方便，高效！适合yolox新人朋友以及重度用户，让你点点鼠标就能训练自己的YoloX模型。更详尽的使用文档请移步公众号： DL工程实践，后台回复：yolox 测试环境操作系统：Ubuntu16.04 pytorch：1.8.0 cuda：11.0 python：3.6 这个环境我是测试过OK的，能保证可以正常使用。

1、YOLOX-L和YOLOv4-CSP、YOLOv5-L有差不多参数量的情况下，YOLOX-L在COCO上取得50.0%AP（比YOLOv5-L高出1.8%的AP），且YOLOX-L在单张Tesla V100上能达到68.9FPS。 2、YOLOX-Tiny和YOLOX-Nano(只有0.91M参数量和1.08G FLOPs)比对应的YOLOv4-Tiny和NanoDet3分别高出10% AP和1.8% AP 3、在Streaming Perception Challenge (Workshop on Autonomous Driving at CVPR 2021) 只使用YOLOX-L模型取得第一名。并且其中有源码提供了ONNX, TensorRT, NCNN, and Openvino版本

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