yolox训练自己的模型

要使用YOLOX训练自己的模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，安装Anaconda，这将提供一个虚拟环境以进行训练。您可以按照引用中提供的步骤进行安装。

2. 接下来，安装YOLOX。您可以按照引用中提供的步骤进行安装，并确保您已经成功测试了YOLOX。

3. 在安装完成后，您可以使用YOLOX训练自己的数据集。请按照引用中的步骤进行训练。首先，准备好您的训练数据集，并按照指定的格式组织数据。然后，运行训练命令，指定您的数据集路径和其他相关参数。

4. 训练完成后，您可以使用自己训练的模型进行推理。按照引用的步骤，运行推理命令，并指定您的训练配置文件、模型权重文件以及要进行推理的图像路径。

5. 至此，您已经成功使用YOLOX训练了自己的模型，并可以用该模型进行推理。

相关问题

yolox训练的模型是否可以转化为onnx模型并在yolov5上运用

是的，YOLOX的模型可以转换为ONNX格式，然后在YOLOv5中使用。YOLOX提供了转换为ONNX模型的方法。以下是将YOLOX模型转换为ONNX模型的示例代码：

import torch
from yolox.exp import get_exp
from yolox.model import YOLOX

exp = get_exp("yolox-s")
model = YOLOX(exp, cn=None)

ckpt = torch.load("yolox_s.pth", map_location="cpu")
model.load_state_dict(ckpt["model"])
model.eval()

dummy_input = torch.randn(1, 3, exp.input_size, exp.input_size, device="cuda")
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}

torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "yolox_s.onnx",
    input_names=input_names,
    output_names=output_names,
    dynamic_axes=dynamic_axes,
    opset_version=12,
)

在上述代码中，我们首先加载YOLOX模型并将其设置为评估模式。然后创建一个随机输入并将其转换为ONNX格式。最后，我们将模型保存为ONNX文件。

要在YOLOv5中使用ONNX模型，您需要将其加载到YOLOv5中，并使用适当的后处理步骤来获取检测结果。由于YOLOX和YOLOv5具有不同的检测输出格式，因此您需要进行适当的更改以使其与YOLOv5兼容。

yolox预训练模型权重

### 下载 YOLOX 预训练模型权重文件

为了获取 YOLOX 的预训练模型权重文件，可以访问官方 GitHub 仓库并按照指引操作。具体来说，在环境配置完成后，应当前往指定链接下载所需的预训练模型。

#### 官方资源地址
- **GitHub 地址**: [https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)[^1]

在该页面上能够找到不同版本的预训练模型供选择。通常这些模型会被托管于 Google Drive 或其他云存储服务中，因此需注意查看 README 文档中的说明来定位确切的下载位置。

#### 使用脚本自动化下载过程
如果希望简化这一流程，也可以利用 Python 脚本来实现自动化的下载功能：

import os
from gdown import download as drive_download

def download_pretrained_model(model_url, output_path):
    """
    自动化下载给定 URL 对应的预训练模型至本地路径
    
    :param model_url: 模型在线存储网址
    :param output_path: 输出保存目录
    """
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)

    file_name = os.path.join(output_path, "yolox_s.pth")  # 修改为你想要的名字
    print(f"正在尝试从 {model_url} 下载...")
    
    try:
        drive_download(url=model_url, output=file_name, quiet=False)
        print("下载完成.")
    except Exception as e:
        print(f"发生错误：{str(e)}")

# 示例调用方法
download_pretrained_model(
    model_url="https://drive.google.com/uc?id=your_google_drive_file_id", 
    output_path="./pretrained_models"
)

此代码片段展示了如何通过 `gdown` 库配合谷歌云端硬盘分享链接快速拉取远程文件到本地项目结构内。需要注意的是实际应用时要替换 `"your_google_drive_file_id"` 成真实的文件 ID 字符串。