使用实际场景数据集训练yolox_s以及yolo_nano,训练参数为旷视默认的参数(nano对mosaic和mixup参数有修改) YOLOX_S训练过程中的验证指标 从验证指标可以看出,YOLOX训练过程中,最后15个epoch关闭了图像增强,验证集指标反而显著提高。由此我们可以得到一些启发,如果实际部署场景和训练场景比较类似的情况下,关闭mosaic、mixup...
由于yolox_nano是一个小模型,大小只有7MB,每次训练迭代非常快,而数据加载跟不上GPU的速度,导致GPU利用率较低; 此外,yolox使用的 Mosaic 数据增强方式以及其它增强方式需要消耗一定的时间。 优化建议: 1.增加data_num_workers数量。 修改YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件,在"__init__ "函数增加self.data_n...
YOLOX使用PyTorch开发,采用了Anchor-free机制、解耦头、Multi Positives、先进的标签分配策略和强数据增广等前沿技术。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOX训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。
YOLOX针对在检测火焰和烟雾的火灾检测过程中存在火灾初期小目标难以检测的情况,本文提出了一种基于自然指数损失(eCIoU)的改进YOLOX-nano (ASe-YOLOX-nano)目标检测算法.首先,提出一种新的目标检测函数eIoU损失函数来替代传统IoU损失,解决在检测小目标时预测框和真实框易出现无交集的情况,及无法反应宽高影响等问题....
一种基于改进YOLOX-nano算法的鱼类检测与识别方法.pdf,本发明公开了一种基于改进YOLOX‑nano算法的鱼类检测与识别方法,属于图像目标检测领域。本发明包括以下改进点:1)在路径聚合网络PANet后增加自适应空间特征融合网络ASFF对不同尺度的特征图进行融合;2)将原始YOLOX
# CustomeExp.py from yolox.exp import Exp as MyExp class Exp(MyExp): def get_data_loader(self, batch_size, is_distributed, no_aug=False, cache_img: str = None): if self.dataset is None: with wait_for_the_master(): assert cache_img is None self.dataset = self.get_dataset(cach...
yolox 训练nano 转ncnn yolo训练参数,文章目录指标参数分析深度学习经典检测算法two-stage(两阶段):Faster-rcnnMask-Rcnn系列one-stage(单阶段):YOLO系列指标分析map指标:精度:召回率:置信度IOUYOLO-V1核心思想网络架构每个数字的含义损失函数NMS(非极大值抑制)优缺点
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