以下内容可以对应着YOLOX的官方源码(YOLOX/yolo_head.py at main · Megvii-BaseDetection/YOLOX · GitHub)来看。YOLOX网络输出(训练阶段)如图3所示。 图3 这里为了节省篇幅以及易于理解,以20*20尺度为例,YOLOX是anchor-free目标检测器,在20*20的feature map上有400个anchor point (锚点),每一个anchor point...
采用解耦头替换YOLO的检测头可以显著改善模型收敛速度,见上图。解耦头对于端到端版本YOLO非常重要,可参考下表。因此,我们将YOLO的检测头替换为轻量解耦头,见上面的Figure2:它包含一个1×1卷积进行通道降维,后接两个并行分支(均为3×3卷积)。注:轻量头可以带来1.1ms的推理耗时。 code部分 网络的输入为:1×3×...
importtimeimporttorchimporttorch.nnasnnclassSPP(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.maxpool1=nn.MaxPool2d(5,1,padding=2)self.maxpool2=nn.MaxPool2d(9,1,padding=4)self.maxpool3=nn.MaxPool2d(13,1,padding=6)defforward(self,x):o1=self.maxpool1(x)o2=self.maxpool...
1 Yolov3&Yolov4&Yolov5相关资料 在了解Yolox之前,我们首先要对之前的一些Yolo算法,比如Yolov3、Yolov4、Yolov5进行了解。 因为Yolox很多的网络结构,都是在其基础上,延伸而来的。 比如Yolox-Darknet53,就是在Yolov3的基础上进行的改进。 而Yolox-s、Yolox-l等网络,就是在Yolov5-s、Yolov5-l等网络的基础上...
8. YOLObile:专为移动设备设计的实时目标检测算法,强调在有限资源下的高效运行。 9. YOLOF:通过引入一级特征(One-level Feature),简化了网络结构,提高了检测效率。 10. YOLOX:作为2021年的新成员,YOLOX在性能和功能上超越了之前的YOLO系列。 此外,我们还提供了关于目标检测数据集PASCAL VOC和COCO的详细解析,以帮...
📝 Anchor-free:YOLOX采用了类似FCOS的方法,但有所不同。它预测的是物体中心点相对于网格左上角坐标的偏移量,以及物体的宽度和高度。通过将物体中心附近的区域定义为正样本,并针对不同尺度的物体进行预测。📝 Label Assignment (SimOTA):YOLOX使用了一种称为SimOTA的标签分配策略,将预测结果与真实标签的匹配过程...
让我们一同走进yolox/models/yolo_head.py中的核心代码，见证这些策略的实现。首先，从图片的每个batch开始，我们关注每个图像中的ground truth (gt)样本数量，这个信息在`expanded_strides`合并后的形状中表现为[num_anchors]。如果没有gt，我们进行特殊处理；否则，我们将gt_bboxes和gt_classes分开处理...
在YOLOX中，网络输出包括20*20尺度上的400个anchor point，每个点位对应类别信息、置信度信息和回归信息。SimOTA通过引入两个概念——in_boxes和in_centers，以确定前景信息。然后，根据这些信息计算成本矩阵，该矩阵表示每个gt与每个正样本之间的成本，优先级越高成本越低。通过动态k匹配算法，从成本矩阵中...
初识CV:旷视重磅开源YOLOX:新一代实时目标检测网络,超越现有一切YOLO!13 赞同 · 2 评论文章 增添目标检测数据集PASCAL VOC和COCO详细解析: 目标检测数据集PASCAL VOC详解: 初识CV:目标检测数据集PASCAL VOC详解50 赞同 · 8 评论文章 2. 目标检测数据集MSCOCO详解: ...
目标检测之YOLOv5算法: 8. YOLObile算法 YOLObile:面向移动设备的「实时目标检测」算法(AAAI 2021): 9. YOLOF算法 YOLOF:You Only Look One-level Feature(CVPR 2021): 10. YOLOX算法 YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 增添目标检测数据集PASCAL VOC和COCO详细解析: 目标检测数据集PASCAL VOC详解: 2. ...