yolox的预训练模型下载地址
时间: 2024-08-13 19:07:38 浏览: 141
YOLOX(You Only Look Once eXtended)是一个基于YOLO(You Only Look Once)系列的实时目标检测模型,它在多个计算机视觉竞赛中取得了很好的表现。为了使用预训练模型,你需要先下载官方提供的预训练权重。这些权重通常会包含在官方GitHub仓库中,或者是通过它们的官方网站下载。
YOLOX的预训练模型可以从以下链接下载:
1. **官方GitHub仓库**:访问YOLOX的GitHub项目页面 [https://github.com/ultralytics/yolox](https://github.com/ultralytics/yolox),找到"Models"文件夹,那里会提供不同版本的预训练权重。
2. **官网下载**:如果你找不到具体的链接,可以直接访问YOLOX的官网 [https:// Ultralytics.com](https:// Ultralytics.com) 或者其论文发布的网站,通常会有下载资源。
下载时,确保选择适合自己任务需求的模型架构(如YOLOX-S, YOLOX-M, YOLOX-L等),以及针对特定数据集(如COCO、PASCAL VOC等)的预训练模型。
相关问题
怎么用阿里天池使用yolox模型训练自己的数据集
使用阿里天池进行 YOLOX 模型训练的步骤如下:
1. 注册并登录阿里天池平台,进入 YOLOX 模型训练页面。
2. 在页面上找到“创建比赛”按钮,点击创建一个新的比赛项目。
3. 在比赛项目中上传自己的数据集,数据集应该包括图像和标注文件,标注文件可以是 COCO 格式、VOC 格式或者其它格式。
4. 选择合适的 YOLOX 模型,在页面上可以选择预训练的模型或者自己构建的模型。
5. 配置训练参数,包括学习率、迭代次数、批次大小等等。
6. 开始训练模型,可以选择在天池平台上进行训练或者在本地下载代码后在自己的机器上进行训练。
7. 在训练完成后,可以在页面上查看模型的训练结果,并下载模型进行测试和应用。
需要注意的是,在训练之前要先对数据集进行预处理和清洗,确保数据的质量和准确性。同时,还需要根据自己的需求进行模型调整和优化,以达到更好的效果。
天池平台用yolox模型训练自己的数据集提供的文档和教程
在天池平台上使用 YOLOX 模型训练自己的数据集需要以下步骤:
1. 准备数据集
您需要准备自己的数据集,并将其转换为 YOLOX 所需的格式。YOLOX 需要的标注格式是 COCO 格式,您可以使用标注工具进行标注。确保您的数据集中包含足够数量和多样性的图像。
2. 创建项目
登录天池平台,创建一个新的项目。选择“AI算法赛事”分类,然后选择“目标检测”比赛。选择“YOLOX baseline”作为基线模型。
3. 上传数据集
在项目页面,选择“数据管理”选项卡。上传您准备好的数据集,确保数据集格式符合 YOLOX 要求。
4. 配置训练参数
进入“算法设置”选项卡,在“模型配置”中配置您的训练参数。您可以选择预训练权重、网络结构、学习率等超参数,并根据数据集的大小和复杂度进行调整。
5. 启动训练
在“训练管理”选项卡中,点击“启动训练”按钮,开始训练您的模型。您可以在此处监控训练进度和结果。
6. 评估模型
训练完成后,您需要评估模型的性能。在“模型管理”选项卡中,选择“提交作品”,将训练好的模型提交给评估系统进行评测。
7. 导出模型
如果您的模型通过了评测,您可以在“模型管理”选项卡中导出模型,并用于预测。
以上是在天池平台上使用 YOLOX 模型训练自己的数据集的大致步骤。您可以根据实际情况进行调整和优化。天池平台提供了详细的文档和教程,可以帮助您更好地理解和使用 YOLOX 模型。
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