1.使用yolox训练自己的码何数据集(voc格式)
2.windows10或linux搭建YOLOX训练环境，并训练VOC2007数据集
3.YOLOX-部署与测试
4.yolox是使用什么意思？
5.YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
6.yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/yolov8/yolox/ppyolo算法详解

使用yolox训练自己的数据集(voc格式)

       目标是这些文件取原格式相同的名字，就省去了后面修改voc.py的码何麻烦

       1.1 导出voc格式所需的xml文件

       yolox支持voc和coco数据集，这里选择voc格式数据集

       标注软件用哪个都可以，使用这里选择精灵标注助手。码何

       导出成voc格式

       导出后所标注的使用爱心app源码jpg会有对应的xml文件产生

       1.2 根据xml生成txt文件

       可以根据自己的想要的比例分配生成txt文件

       可以自己调节，下面代码是码何trainval ： test = 8：2

       trainval中train : val = 8 : 2

       使用以下代码生成：

       最终得到结果(all文件视为test)

       生成之后记得检查下txt文件，不要有空白行

       2、使用安装yolox

       2.1 配置环境

       如果遇到配置环境有问题可以尝试重新配置一个环境

       中途可能遇到报错，码何可以在github官网上寻求解答。使用

       答主在pip3 install -v -e .遇到gcc没有compile的码何问题 将g++升级成版本5解决问题。

       2.2 下载预训练权重

       3、使用修改训练配置参数

       3.1 类别标签

       改yolox/data/datasets/voc_classes.py中的码何标签信息

       改yolox/exp/yolox_base.py中的self.num_classes

       3.2 exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py

       改self.num_classes

       VOCDection类中

       get_eval_loader函数

       3.3 yolox/data/datasets/voc.py

       这里如果是像上面取名为VOC文件，就不需要改，使用直接到下一步训练

       VOCDection函数

       私有数据集里没有年份的码何信息，所以需要修改

       get_voc_results_file_template函数

       _do_python_eval函数

       use__metric变量

       4、训练

       最后拿demo跑自己的数据的时候，记得把COCO_CLASSES 换成VOC_CLASSES

windows或linux搭建YOLOX训练环境，并训练VOC数据集

       本文旨在为Windows 或Linux用户提供YOLOX训练环境的搭建步骤，主要依赖于github.com/Megvii-BaseD...的代码。在开始前，请确保已安装CUDA和CUDNN，如需安装请自行查阅相关资料。

       一、系统配置

       对于首次安装者，可以参考blog.csdn.net/weixin_...的指南。

       1. 配置国内Anaconda镜像源，以加速软件包的下载。非必须，但可提高下载速度。

       2. 环境搭建

       首先，创建一个新的虚拟环境。推荐使用PyTorch 1.7或1.8版本，matlab boll源码过高的版本可能会导致问题，而过低的版本可能不兼容YOLOX。

       （3）通过git clone或手动下载YOLOX源码，进入解压后的文件夹，执行编译安装。

       注意：在安装过程中，删除yolox文件夹中requirenments.txt中的torch行，因为已安装PyTorch。

       （5）使用demo.py进行环境验证，检查是否成功安装。

       若需要，可以从官网下载预训练模型（如yolox_s.pth），通过迅雷等工具下载并放置在weights文件夹。

       3. 训练VOC

       本文以VOC为例，其他数据集的处理方法类似。首先，下载并解压VOC 的数据集（包含训练集、验证集和测试集），将它们的VOCdevkit文件夹合并到yolox/datasets目录下。

       （3）使用labelimg打标签，按照VOC格式组织数据，然后编写代码划分训练集和验证集。

       在exps/example/yolox_voc目录下的yolox_voc_s.py中，删除VOC部分，仅保留VOC数据进行训练。

       修改toos/train.py的配置参数，根据实际情况调整路径，同时在yolox/data/datasts/voc.py中更新annotation路径获取代码。

       4. 开始训练

       在yolox文件夹内启动cmd，激活虚拟环境后开始训练。训练过程会显示相关输出。

       5. 解决常见问题

       在训练过程中，奇站 源码如果遇到报错，需根据错误信息进行相应的调试和解决。

YOLOX-部署与测试

       在进行YOLOX部署与测试的过程中，我选择了极链AI云平台作为我的部署平台。选择该平台是因为它价格便宜，按实际使用时间扣费，非常适合学生进行科研探索。使用灵活，即用即停，且提供多种Pytorch、Python、CUDA版本的选择，提供了更多的便利。

       部署平台的官网展示出近期优惠活动，对学生群体特别友好，这无疑为项目提供了更经济的选择。我所选的配置是GeForce RTX 机器，以此进行资源优化。

       部署过程中，我选用的是Pytorch 1.8.0、Python 3.8和CUDA .1.1的环境配置。安装相关依赖后，在benchmark table下载预训练模型，我选择的是YOLOX-m版本，下载后的文件为yolox_m.pth.tar，无需解压，通过FileZilla等工具上传至/root/YOLOX路径下。

       在更新过程中，注意到官方可能已调整模型格式，下载的文件直接为.pth文件，依然能够正常运行。在运行时需注意模型名称与路径的时空之刃源码统一。

       运行命令为python tools/demo.py，具体参数如下：修改-n为模型名称：yolox-m，修改-c为权重文件路径：/root/YOLOX/yolox_m.pth.tar，修改–path为待测试或视频路径（示例中为assets/dog.jpg，可根据需要修改为自定义路径），加上–save_result来保存/视频的推断结果。在测试视频时，需将–path后参数改为video。

       在运行成功后，结果会输出在/root/YOLOX/YOLOX_outputs/yolox_m/vis_res路径下。以测试猫咪图像为例，结果展示出较高的细节处理能力，展现了模型在实际应用中的优异性能。

yolox是什么意思？

       Yolox源于YOLOv5，并在其基础上进行了改进和升级，是一种高精度、高效率的目标检测算法。它可以将大型图像数据集训练成高精度的模型，同时拥有快速的检测速度。Yolox在工业、军事和安防领域有着广泛的应用。

       Yolox拥有人性化的设计和易于使用的界面，使得用户在训练和应用时更加方便。同时，它也具备分布式并行计算的功能，可以在多GPU上进行模型训练，提高计算效率。

       Yolox可以检测出多种类型的目标，比如车辆、行人和交通信号灯等。同时，它也支持在各种场景下的贷款导航源码应用，比如室内、户外和夜间等。在实际应用中，不仅可以通过检测目标进行图像分析，还可以用于视频监控、自动驾驶和无人机等领域。

YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）

       LabVIEW实现YOLOX目标检测

       本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的实战操作。YOLOX是由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、数据增强、无锚点及标签分类等领域的优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的性能，并保持了极高的推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的ONNX模型进行推理。

       一、环境搭建

       部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，以及YOLOX ONNX模型。

       LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，以实现与ONNX模型的交互。

       二、模型的获取与转化

       方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...

       方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

        1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。

        2. 安装pycocotools。

        3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。

        4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

       三、LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测

       加载模型：将转换后的ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。

       目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。

       四、源码及模型下载

       链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F...

       总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。

yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/yolov8/yolox/ppyolo算法详解

       目标检测，作为计算机视觉领域的重要组成部分，专注于自动识别和定位图像或视频中的特定物体。这一技术融合了图像处理、机器学习和深度学习的知识，广泛应用于人脸识别、安防监控和智能驾驶等领域，极大地提升了问题解决效率与准确性。

       在目标检测领域中，YOLO系列算法（YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX和ppyolo）成为了焦点。这些算法分别通过优化网络结构、损失函数和预测策略，提高了检测速度与精度。

       具体分析这些算法，可以从其核心原理与实现代码两方面进行。每一代YOLO算法在前代的基础上，引入了新的技术优化，例如改进的锚点生成策略、更有效的多尺度特征融合以及更精确的边界框预测。

       例如，YOLOv3首次引入了锚点（Anchor）的概念，通过预定义不同大小和比例的锚点，对目标进行初步定位。而YOLOv4则进一步优化了网络结构，采用了Darknet-作为主干网络，并引入了Focal Loss和CSP（Cross Stage Partial）结构，显著提高了检测性能。

       在代码实现上，这些算法通常使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，通过编写训练脚本对模型进行训练。训练过程中，通常会使用大量标注过的图像数据集，通过反向传播算法优化模型参数，以达到最佳检测效果。

       总之，YOLO系列算法在目标检测领域的贡献不可忽视，它们通过不断的技术革新，推动了计算机视觉领域的进步，为实际应用提供了强有力的支持。

YOLOX阅读和代码

       旷视科技开源YOLOX代码，提供了一篇详尽的教程和深度解析。

       YOLOX是一个无锚点的检测器，采用先进的检测技术如解耦检测头和SimOTA标签分配策略。在年CVPR自动驾驶领域取得了第一。

       从YOLOV3开始优化，引入CSPNet和PAN，将性能提升至.3%AP。采用CSPDarknet作为主干，与PAN交互，达到%AP。

       整体架构包括主干和头，采用CSPDarknet + PAN。主干包括Focus、dark2、dark3、dark4和dark5，通道数根据宽度参数调整。

       在YOLOX中，采用YOLOV3-SPP，结合EMA权重更新和cosine学习策略，使用IOU损失，多采用随机水平旋转、颜色变换和多尺度增强，最终达到.5AP。

       解耦头将分类和回归分开，使用1*1卷积降低维度，通过2个3*3卷积，使时间从.5m提升至.6ms。分开的头显著提高了精度。

       IOU和GIOU损失被采用，以IOU损失作为默认选择。数据增强包括Mosaic和Mixup，可提高性能至AP。

       采用无锚点技术，简化检测头复杂度和数量，直接预测x、y、w、h，性能更快、更准确，可达.9AP。

       特征图计算为B *（ * * + * * + * * ），预测类别数为B * *（ * + * + * ），图中实际包含个anchor。

       多正样本策略在3*3区域内采用所有正样本，提升性能至AP，超过YOLO3（.3AP）。SimOTA标签分配策略引入动态k匹配，优化训练时间和性能至.3AP。

       实验结果显示，YOLOX在精度上优于YOLOv5，但速度稍有下降。YOLOX-X在精度上是最佳的，但速度与YOLOv5-X相比略有不足。整体来看，文章提供了详尽的模型修改教程和开源代码。

超详细！手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）

       手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解

       YOLOX是一个由旷视开源的高效物体检测器，它在年实现了对YOLO系列的超越，不仅在AP上优于YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5，而且在推理速度上具有竞争力。YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的速度达到了.0%的AP，相较于YOLOv5-L有1.8%的提升，并支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino等多种部署方式。本文将逐步指导你进行物体检测的配置与实践。

       1. 安装与环境配置

       从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录，用PyCharm打开。

       安装Python依赖，包括YOLOX和APEX等。

       确认安装成功，如出现环境问题，可参考相关博客。

       验证环境，通过下载预训练模型并执行验证命令。

       2. 制作数据集

       使用VOC数据集，通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。

       3. 修改配置文件

       -

       调整YOLOX_voc_s.py中的类别数和数据集目录。

       修改类别名称和测试路径，确保文件路径正确。

       4. 训练与测试

       -

       推荐命令行方式训练，配置参数并执行命令。

       测试阶段，修改__init__.py和demo.py，适用于单张和批量预测。

       5. 保存测试结果与常见错误处理

       -

       添加保存测试结果的功能，解决DataLoader worker异常退出问题。

       处理CUDNN error，调整相关命令参数。

       阅读完整教程，你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测，并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术，欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。