(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...
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...
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...
S9、融合改进的YOLOX‑S算法与SGBM立体匹配算法，计算安全距离；S10、判断当前的安全距离，若小于安全距离则触发FCW功能。本发明采用上述的一种结合FCW系统与改进的YOLOX‑S目标检测算法的方法，能够提供精确可靠的预警信息，同时降低了传感器的购买和维护成本。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
本发明涉及计算机视觉目标检测技术领域,尤其涉及一种基于改进YOLOX‑S算法的苹果叶片病害检测方法,通过使用全维动态卷积的动态跨阶段局部网络结构替换YOLOX‑S模型主干网络和特征融合网络的所有跨阶段局部网络,再在特征金字塔结构PAFPN基础上引入自适应特征融合方式将不同特征尺度的特征进行融合,之后根据实际数据集优化损...
yolox_s.yaml common facemask new_baselines taco tidal_plate tl visdrone voc wearmask Base-YOLOF.yaml Base-YOLOv7.yaml deploy docs images tools wandadb weights yolov7 .gitignore LICENSE demo.py demo_lazyconfig.py export.py readme.md requirements.txt setup.py tests.py train_custom_datasets....
yolox_s.pth 人工智能 - 深度学习 Pr**永恒上传68.71MB文件格式pth yolox 模型训练的预训练模型 yolox_s (0)踩踩(0) 所需:1积分 大数据开发工程师简历模板【大数据-北京】8年.doc 2025-04-06 22:22:55 积分:1
Based on the YOLOX-s model, first, the global context block (GC block) is introduced into the backbone feature extraction network to obtain more abundant shallow and deep features. Then, the PANet networks in neck are replaced with the bi-directional feature pyramid network (BiFPN) to improve...
YOLOX 的模型及训练配置模板文件位于./yolox/exp/yolox_base.py,对于VOC格式的数据可以仿照./exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py进行修改 1. 更换 yolox_m、yolox_l、yolox_x 及其他模型 YOLOX的github相应的预训练权重如下: fromyolox.expimportExpasMyExp# 如果其余参数不需要修改的话可以只...