YOLOX：2021年发表在CPVR上的一篇文章。文章强调Anchor-Free，decoupleddetectionhead(解耦检测头)，advancedlabelassigningstrategy(SimOTA)即更加先进的正负样本匹配策略；并且是1stStreamingPerceptionChallenge（该比赛第一名）。目录0前言1YOLOX网络结构2Anchor-Free3

一、解耦头原理在目标检测中，分类任务和回归任务之间的冲突是一个众所周知的问题。因此，用于分类和定位的解耦头被广泛应用于大多数一级和二级探测器。但是，由于YOLO系列的主干和特征金字塔(如FPN，PAN)不断演化，它们的检测头仍然是耦合的。从下表可以看出，头耦合时端到端属性降

autoware.universe源码略读3.4--perception：tensorrt_yoloxOverview结构体预定义TrtYoloXpreprocessdoInferencefeedforwardfeedforwardAndDecodedecodeOutputstensorrt_yolox_nodeyolox_single_image_inference_node总结Overview可以看到，其实在最新版本的autoware

原文：YOLOX算法实现血细胞检测-知乎(zhihu.com)目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域。本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现YOLOX算法，这些数据集具有潜在的真实应用场景。问题陈述 数据来源于医疗相关数据集，目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微

云端开一台服务器，GPU型号是RTX3060接下来gitclonehttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.gitcdYOLOXcondacreate-ntorchYolopython=3.8.5sourceactivatetorchYolopip3install-Upip&&pip3install-rrequirements.txt  pip3insta

文章目录yolox_modelYOLOPAFPNYOLOXHeadmodel损失计算初步筛选SimOTA求解附：网络结构ClsheadCls_convsCls_predsRegheadReg_convsReg_predsObjheadObj_predsyolox_modelyolox_model主要包括以下几个文件:yolox.py、yolo_pafpn.py以及yolo_head.pytrain时

论文：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者：ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读SSD算法解读YOLOv

Sw-YoloXAnanchor-freedetectorbasedtransformerforseasurfaceobjectdetection基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们基于2022年1月至3月在中国厦门的实际海面测量，构建了XM-10000基准数据集。

一、网络介绍YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于DecoupledHead，DataAug，AnchorFree和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。PDF:https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfCode:http

(这里写目录标题)一、环境配置首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode)或者YOLOX(github)并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件）如果需要进行labview的使用，需要onnx模型则：YOLOX-onnx(github)二、安装所需库文件网上多数为直接进行pip-rrequirements.txt，但执行完成后，

(这里写目录标题)深度学习遇到的一系列bugVScode无法激活conda打开vscode,选择左上角的文件—首选项—设置点击右上角的小图标进入setting.json后，添加一行代码，重启VScode终端即可成功激活conda"terminal.integrated.defaultProfile.windows":"CommandPrompt"1.vscode

Flutter实现手机端App，如果想利用AI模型添加新颖的功能，那么ncnn就是一种可考虑的手机端推理模型的框架。本文即是Flutter上使用ncnn做模型推理的实践分享。有如下内容：ncnn体验：环境准备、模型转换及测试Flutter项目体验：本文demo_ncnn体验Flutter项目实现创建

(文章目录)前言好长一段时间没更博了，没更新博客的这段时间博主都有在努力产出，前段时间好多朋友私信问我说自己的yolov5模型是比较老的版本，使用LabVIEW推理的时候会报错。为各位朋友新老版本都能兼容，博主这段时间做了一个LabVIEWYOLOv5的插件，里面包含了大部分的新旧版本，老版本的

论文:《YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobject detectors》2022.7CVPR整体框架在本文复现的yolo7版本下图是yolov7的网络结构图(来自一位b站up) 其中拿到Multi_Concat_Block Transition_Block结构yolov7主要的改进之

参考博客：YOLOX网络结构详解参考视频：YOLOX网络结构详解亮点：网络检测头部分，改成解耦的结构，将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测，提高网络收敛速度。使用Anchorfree对目标进行预测。正负样本匹配策略SimOTA。（完）

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/issues/1289#issuecomment-1409988436Heyguys.Ifoundaworkaroundinmycase.(pleasefixmeifI'mmistaken

网络原始输出output=torch.cat([reg_output,obj_output.sigmoid(),cls_output.sigmoid()],1)https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/blob/16d5a5f3dda342fd1df

2107.08430.pdf(arxiv.org)-----------------------------------------------------2022-11-2数据增广：Mosaic（RandomResizedCrop有冲突）,Mixup1.训练技巧，在最后15个e

本文由【墨理学AI】原创、各位大佬、初来报道、多多照顾❤️YOLO实战，你只看这一篇、半只脚已经入门????人生苦短、欢迎和墨理一起学AI????最近会逐步把一些干货博文、整

一、完整报错​​File"tools/demo_track.py",line10,in<module>​​​​fromyolox.data.data_augmentimportpreproc​​​​ModuleNotFoundError:Nomodulenamed

笔记来源：https://www.bilibili.com/video/BV1jo4y1D7CF/?vd_source=2ed6e8af02f9ba8cb90b90e99bd4ccee近年来，目标检测的工程应用研究中，YOLO系列以快速响应、高精度、结

​计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOX在YOLO系列的基础上做了许多有意思的工作，其主要贡献在于：在YOLOV3的基础上，引入了“DecoupledHead”，“DataAugmentation”，“Anchor

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

Yolo系列简单汇总一(yolov1至yolov5)见：https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/16615242.html六、YoloXpdf:https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfcode:https://git

YOLOX训练自己的数据集一、准备数据集配置好PascalVOC格式的数据集，放入datasets文件夹下，或者跟项目名在同一级目录下也行。VOC数据集的格式为：VOCdevkit |--VOC2007