Yolox-s 的参数量主要包括骨干网络和头部网络的参数量。骨干网络 CSPDarknet53 的参数量为 8,728,057,其中大部分参数来自于卷积层和 Batch Normalization 层。头部网络则根据具体的检测任务而定,对于不同的类别数和特征维度,参数量也会有所不同。以 Yolox-s 的默认设置为例,当类别数为 80 时,头部网络的参数...
(3)在YOLOX_s基础上采用深度可分离卷积和注意力机制来提高特征提取能力。 DA_YOLOX模型结构图 本文提出的DA_YOLOX模型,大致工作流程如上图,输入图像首先经过由AODNet组成的去雾模块得到输入图像对应的无雾特征图,然后将无雾特征图作为检测模块的输入,送入到检测模块中最终得到待检测目标的坐标和位置信息。 检测模...
金融界2024年11月22日消息，国家知识产权局信息显示，格陆博科技有限公司申请一项名为“一种结合FCW系统与改进的YOLOX-S目标检测算法的方法”的专利，公开号CN 118982809 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，本发明公开了一种结合FCW系统与改进的YOLOX‑S目标检测算法的方法，包括以下步骤：S1、采集图像数据，构...
在汉斯出版社《机械工程与技术》期刊中,有论文选取最新的单阶段、无锚框的YOLOX模型,将其作为基准图像检测模型改进,采用NEU-DET数据集与自制金属插头表面缺陷数据集,包含有六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕,实现金属表面缺陷图像检测。 本文提出了一种改进的YOLOX-S网络的金属表面...
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...
1.一种基于改进YOLOX-S算法的苹果叶片病害检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 步骤一、获取苹果叶片病害公共数据集,对公共数据集进行预处理; 步骤二、对于单阶段目标检测模型YOLOX-S的主干网络CSPDarknet和颈部特征融合网络PAFPN,使用嵌入了ODConv的ODCSP结构替换YOLOX-S模型主干网络和特征融合网络的所有CSP...
The experimental results demonstrate that, compared to the traditional YOLOX-S model, the improved model exhibits a 15.31% increase in mean average precision (mAP) and a 32-frame boost in frames per second (FPS). This validates the feasibility and effectiveness of the proposed YOLOX-S-TKECB-...
X-AnyLabeling的yolox-s-onnx自动标注模型Yo**ke 上传31.83MB 文件格式 zip https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling X-AnyLabeling的yolox_s-onnx自动标注模型文件和配置文件点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 CppGuide-贪吃蛇c语言程序代码 ...
electronics Article Hardware Acceleration and Implementation of YOLOX-s for On-Orbit FPGA Ling Wang 1,2 , Hai Zhou 1,*, Chunjiang Bian 1, Kangning Jiang 1,2 and Xiaolei Cheng 1,2 1 National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 2 University of Chinese ...
在YOLOv5中,S、M、L、X是用来表示不同的检测器尺寸或大小的标签。它们指的是YOLO检测器的不同变体,其主要区别在于其基础网络架构和输入图像的分辨率。 以下是它们的具体含义: 1. YOLOv5s(Small):这是YOLOv5中的最小尺寸变体。它具有相对较小的模型尺寸和输入图像分辨率,适用于低功耗设备或资源受限的环境。