yolox模型的requirements.txt的内容

以下是 YOLOX 模型的 requirements.txt 文件内容，包含了所需的 Python 包及其版本：

matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.5.1.48
Pillow>=8.2.0
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
thop>=0.0.31.post2005241907
torch>=1.9.0
torchvision>=0.10.0
tqdm>=4.41.0

其中，torch、torchvision 和 opencv-python 是 YOLOX 的核心依赖库，需要安装对应的版本。其他的依赖库可以通过 pip 安装。建议使用虚拟环境进行安装避免与系统环境冲突。

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怎样让yolov5使用yolox.onnx模型

要使用 YOLOv5 来使用 YOLOX 的 ONNX 模型，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载 YOLOv5 并安装相关依赖项。
2. 下载 YOLOX 的 ONNX 模型并将其放在一个文件夹中。
3. 使用 YOLOv5 的 `detect.py` 脚本来进行检测，并将 ONNX 模型作为模型参数传递。

下面是具体的步骤：

1. 下载 YOLOv5 并安装相关依赖项：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

2. 下载 YOLOX 的 ONNX 模型并将其放在一个文件夹中。你可以从 YOLOX 的 GitHub 仓库中下载该模型，链接如下：

`https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1/yolox_s.onnx`

将模型文件保存在 `yolov5/models` 文件夹中。

3. 使用 YOLOv5 的 `detect.py` 脚本来进行检测，并将 ONNX 模型作为模型参数传递。你需要指定模型类型为 ONNX，并使用 `--weights` 参数来指定模型文件的路径：

   python detect.py --source 0 --weights models/yolox_s.onnx --img-size 640 --conf 0.4 --iou 0.5 --model onnx --name yolox_s_detect

在上面的命令中，我们使用摄像头作为输入源，使用 `--img-size` 参数指定输入图像的大小，使用 `--conf` 参数指定置信度阈值，使用 `--iou` 参数指定 NMS 的 IOU 阈值，使用 `--model` 参数指定模型类型为 ONNX，使用 `--name` 参数指定输出文件夹的名称。

运行上述命令后，YOLOv5 将使用 YOLOX 的 ONNX 模型进行目标检测，并将结果保存在 `runs/detect/yolox_s_detect` 文件夹中。

win10部署yolox模型环境搭建c++

部署 YOLOX 模型需要以下步骤：

1. 安装 Anaconda

首先需要在 Windows 10 操作系统上安装 Anaconda。Anaconda 是一个开源的 Python 发行版，提供了丰富的 Python 库和工具，可以简化 Python 环境的管理和部署。

可以从 Anaconda 官网下载适合 Windows 10 的安装包，安装后即可在命令行中使用 conda 命令。

2. 创建虚拟环境

在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境，以避免与其他 Python 库发生冲突。可以使用以下命令创建名为 yoloX 的虚拟环境：

conda create -n yoloX python=3.8

3. 安装 PyTorch

YOLOX 模型需要 PyTorch 框架支持，可以使用 conda 命令安装 PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

4. 下载 YOLOX 代码

可以从 YOLOX 的 GitHub 仓库下载 YOLOX 代码，使用以下命令：

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git

5. 安装依赖库

在 yoloX 虚拟环境中安装所需的 Python 库和依赖项，可以使用以下命令：

cd YOLOX
pip install -r requirements.txt

6. 下载预训练模型

可以从 YOLOX 的 GitHub 仓库下载预训练模型，使用以下命令：

cd YOLOX
wget https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1/yolox_s.pth

7. 运行示例代码

在 YOLOX 代码目录下运行示例代码，可以使用以下命令：

cd YOLOX
python demo.py image -n yolox-s -c yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25

以上步骤完成后，即可在 Windows 10 上部署 YOLOX 模型。