YOLOX 里的 Mixup 有如此明显的涨点,大概是因为它在实现和涨点原理上更接近 Copypaste,而不是原版 Mixup。 注意:要在训练结束前的15个 epoch 关掉 Mosaic 和Mixup,这可以避免让 YOLOX 训练结果偏离真实分布(Mosaic+Mixup 生成的训练图片,远远脱离自然图片的真实分布,并且 Mosaic 大量的 crop 操作会带来很多不准...
YoloX所使用的主干特征提取网络为CSPDarknet,它具有以下特点: 1、使用了残差网络Residual,CSPDarknet中的残差卷积可以分为两个部分,主干部分是一次1X1的卷积和一次3X3的卷积; 残差边部分不做任何处理,直接将主干的输入与输出结合。 2、整个YoloX的主干部分都由残差卷积构成: 残差网络的特点是容易优化,并且能够通过增...
SimOTA是在OTA工作基础上改进来的(OTA的一作与YOLOX的一作是同一人),以简便快捷的topk操作取代了耗时的Sinkhorn迭代算法,大大加快了OTA的求解过程。可以说,SimOTA 才是YOLOX的核心,也是YOLO系列进化到anchor-free版本必不可少的利器。在后续诸多YOLO工作,比如PP-YOLOE、YOLOv6和YOLOv7,都可以看到SimOTA的影子,即便...
YOLOX的性能超越了YOLOV5,YOLOX-X的AP值达到了51.2,超过YOLOV5-X 0.8个百分点,此外模型推理速度和参数量都具有比较大的优势。 5 总结 YOLOX做出了如下贡献: (1) 将 anchor free 方法引入到YOLO系列,性能超越了基于anchor based方法的yolov5; (2) 采用了 decoupled head、simOTA等方法,值得借鉴。
(7)Yolox-x 此处放上Yolox-x网络结构可视图的地址,点击查看。 https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329818 3 Yolox核心知识点 3.1 Yolov3&Yolov4&Yolov5网络结构图 在学习Yolox之前,我们先了解一下Yolov3、Yolov4、Yolov5的网络结构图,而后面的Yolox网络,都是在此基础上延伸而来的。
Modified CSPNet in YOLOv5 为了进行公平的比较，作者采用了原生的 YOLOv5 的 backbone，包括修改的 CSPNet、SiLU 激活 以及 PAN头，并遵循它的缩放规则去生成 YOLOX-S、YOLOX-M、YOLOX-L 和 YOLOX-X 模型。与下表中的 YOLOv5 相比，本文的模型获得了 ~3.0% 到 ~1.0% AP 的提升，同时只增加...
YOLOX,作为YOLO系列的最新成员,通过引入多项创新技术,实现了速度和精度的完美平衡。其中,解耦头(Decoupled Head)是YOLOX的核心技术之一。下面是对YOLOX解耦头的详细解释: 1. YOLOX模型的基本结构和特点 YOLOX是一种新型目标检测算法,其基本结构包括主干网络(如DarkNet53)、特征金字塔网络(FPN)、头部网络等。YOLOX...
░ YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 1. Inclusion 介于yoloV4和yoloV5在基于anchor的pipeline上的过度优化,因此使用Yolov3作为我们的基础网络 Considering YOLOv4 and YOLOv5 may be a
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