关键词：
整个YOLOX源码的学习一定要按照以下顺序才能整体串起来：Backbone->FPN->Head->->数据读入源码->数据增强源码->loss计算源码->simOTA源码->demo.py脚本->train.py脚本。而该系列博文也遵循该顺序来逐行分析代码。注意是逐行，包括python语法，tensor维度和逐行代码的作用及应用。其实网络结构本没有任何神秘的地方，都是一些模块堆叠起来的，你完全可以没有任何理由的修改任何一个模块。看完这个系列后自己完全可以随便的去对任何网络结构做手脚，而不仅仅局限于一个调参者。
本篇讲的是YOLOX中数据加载及数据预处理部分。大家在学网络的时候总是侧重于模型结构的搭建，而忽略了数据的处理部分。这造成的后果就是对数据整体的变化没有一个准确的认知，直接就导致对最终loss计算含混不清。数据加载主要依靠两个东西：数据解析器：从本地加载标注文件和图像解析成网络需要的数据格式。取样器：每一个批次中完成随机取batchsize张图像的操作。
首先定位到yolox\\exp\\yolox_base.py的get_data_loader方法：
参数is_distributed&#x
deepstream系列之yolox调用(代码片段)
点击查看系列文章目录该文转载于我同事的文章【Deepstream之YoloX部署】，版权归原作者所有。github:egbertYeah/yolox_deepstream(github.com)https://github.com/egbertYeah/yolox_deepstream0.目标检测算法YoloXYoloX是旷视科技于2021年提出的目标检测算... 查看详情
deepstream系列之yolox调用(代码片段)
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deepstream系列之yolox调用(代码片段)
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yolo系列中anchorbased和anchorfree的相爱相杀
...是否存在先验锚框的定义我们也可以将其分为Anchorbased和Anchorfree两类，关于这两种也是各有优劣，但大趋势上好像是倾向于AnchorFree，但实际上，两者真正能够产生差别的原因在于正负样本匹配机制。本文便以YOLO系列目标检测算... 查看详情
我用ai回怼美女汽车销售系列[yolo车牌识别]
...通的目标检测网络即可，这里我选择YoloX。这是一个AnchorFree的Yolo系列，速度和精度都 查看详情
计算机视觉算法——基于anchorfree的目标检测网络总结
计算机视觉算法——基于AnchorFree的目标检测网络总结计算机视觉算法——基于AnchorFree的目标检测网络总结1.CornerNet1.1关键知识点——网络结构及特点1.2关键知识点——正负样本匹配1.3关键知识点——损失计算2.CenterNet2.1关键知识... 查看详情
我用yolox露了一手，记录一下模型部署优化及训练的实现全过程
...个角度的优秀进展与YOLO进行了巧妙地集成组合并且重回AnchorFree的怀抱。本文详细的介绍了作者将FCOS+ATSS模型换成YOLOX模型的全过程并附带相关代码。 YOLOX的AnchorFree（ 查看详情
时隔一年，终于还是对yolox之openvino出手啦(代码片段)
...inference.pyyolox_s.onnx推理成功`简单的代码分析📙YOLO系列推荐博文参考顺序【只看一篇就够用】🟦YOLO理论讲解学习篇🟧Yolov5系列🟨YOLOX系列🟦Yolov3系列🟦持续补充更新❤️人生苦短，欢迎和墨理一... 查看详情
时隔一年，终于还是对yolox之openvino出手啦(代码片段)
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yolox改进之模型轻量化（lite）(代码片段)
文章内容：给YOLOv5-Lite系列轻量级模型换上YOLOX头部环境：pytorch1.7+cuda11.0注意：YOLOv5版本为5.0，可以匹配YOLOX的主干网络与neck部分一、参考资料参考资料1：YOLOv5-Lite：代码链接：https://github.com/ppogg/YOL... 查看详情
深入浅出yolo系列之yolov3&yolov4&yolov5&yolox核心基础知识完整讲解
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别... 查看详情
学习记录：正负样本分配策略之yolox|simota-简单易懂版
...阅读和分享目标检测领域趋势正负样本分配策略——SimOTA网络训练（恋爱历程）SimOTA具体流程（中介分配对象流程）一、初步筛选（外貌协会）二、精细筛选（深入接触）个人疑惑文献阅读和分享... 查看详情
[深度学习][原创]yolox快速训练自己数据集方法
yolox据说是性能和精度超过yolov5全新设计anchorfree的框架，目前框架还在火热更新中，本文将使用非常简单的步骤即可完成自己模型训练任务。第一步：搭建自己的yolox环境,yolox支持windows和linux大家按照官方教程安装即... 查看详情
计算机视觉算法——基于anchorfree的目标检测网络总结
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deepstream之yolox部署(代码片段)
...me。导出ONNX模型之后，可使用netron工具查看ONNX模型的网络结构。主要需要注意输入与输出是否正确。 默认情况下，输入的name应该是"images"，维度应该是[1,3,640,640]，输出的name应该是 查看详情
yolo系列的又一集大成者：yolox！
最新的YOLO系列工作：YOLOX开源啦！强如旷视，又为Detection领域带来了新工具！论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX就不多说形而上的废话了，我们直接来看 查看详情
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yolox推理系列4-使用yolox训练自己的数据集(代码片段)
使用YOLOX训练自己的数据集前言一、安装Anaconda二、安装YOLOX1.笔者掉入的坑2.开始安装3.测试YOLOX三、训练COCO128四、训练自己的数据集前言前面的文章，笔者在系统环境下使用OpenCV对YOLOX模型进行推理；在本节，我们需... 查看详情