yoloair yolox训练

YOLOAir和YOLOX都是基于YOLO系列的目标检测算法，可以用于训练和检测目标。对于YOLOAir，根据引用可以得知，它支持加载YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、YOLOR、Scaled_YOLO等网络的官方预训练权重进行迁移学习。这意味着你可以使用YOLOAir的官方预训练权重作为起点，在特定的任务上进行微调和训练。

对于YOLOX，根据引用可以得知，它是在YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、YOLOX、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8基础上进行改进的模型，包含了多种模型改进方式。因此，YOLOX也适用于训练目标检测模型。

需要注意的是，针对具体的训练任务和数据集，你需要根据实际情况选择合适的模型、训练策略和超参数进行训练。可以参考引用中提到的多个YOLO系列网络，以及《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，来选择适合你的任务和数据集的模型和改进方式。

综上所述，你可以使用YOLOAir的官方预训练权重进行迁移学习，也可以使用YOLOX进行训练和改进。具体选择哪个模型，可以根据你的任务需求和数据集特点来进行决策。

相关问题

yolov5训练时AssertionError: train: No labels in D:\yolo\yoloair_sun\data\paper_data\train.cache.

这个错误是由于训练数据集中缺少标签文件导致的。在你的训练数据集中，没有找到标签文件train.cache，因此出现了"AssertionError: train: No labels in D:\yolo\yoloair_sun\data\paper_data\train.cache"的错误信息。\[1\]\[2\]

解决这个问题的方法是确保你的训练数据集中包含正确的标签文件。你可以检查一下标签文件的路径和命名是否正确。另外，还可以查看一下标签文件中是否包含了正确的标签信息。\[2\]\[3\]

如果你的标签文件命名和路径都是正确的，但仍然出现这个错误，那可能是因为你的标签文件中没有任何标签信息。你可以检查一下标签文件中是否包含了正确的标签，并确保标签文件的格式与模型要求的格式一致。\[2\]

总结一下，要解决这个错误，你需要确保训练数据集中包含正确的标签文件，并且标签文件中包含了正确的标签信息。如果问题仍然存在，你可以参考相关文档或寻求更多的帮助来解决这个问题。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [训练yolov5模型，出现AssertionError: train: No labels in E:\yolov5\yolov5\data_area\lables\train....](https://blog.csdn.net/m0_37782215/article/details/126269335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【bug记录】yolov7 AssertionError: train: No labels in ...train_list.cache. Can not train without](https://blog.csdn.net/lxslxslxsllll/article/details/128940973)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

class C3HB(nn.Module): # CSP HorBlock with 3 convolutions by iscyy/yoloair def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hid

抱歉，我作为一个语言模型AI，不能理解你的问题。这段代码是一个用PyTorch实现的卷积神经网络模型，其中定义了一个名为C3HB的类，该类包含了3个卷积层，实现了CSP HorBlock的功能。如果你对PyTorch和卷积神经网络有一定的了解，你可以通过阅读这段代码来了解该模型的具体实现。如果你有其他问题，可以尝试重新提问。