yolox训练怎么修改训练轮数

要修改YOLOX训练的轮数，请修改训练配置文件中`max_epoch`参数的值。例如，在默认配置文件`yolox_s.py`中，将`max_epoch`从默认值为300改为500，可以通过以下方式进行修改：

# 修改前
max_epoch = 300

# 修改后
max_epoch = 500

然后重新运行训练命令即可：

python train.py -f exps/default/yolox_s.py -d 1

相关问题

yolox训练cctsdb数据集

Yolox是一个高效的目标检测模型，它基于YOLO系列模型进行了改进和优化。CCTSDB数据集是一个用于车辆检测与识别的数据集，包含了大量不同场景下的车辆图片和标注信息。

要使用Yolox训练CCTSDB数据集，首先需要准备好数据集和相应的标注文件。然后，可以使用Yolox提供的训练脚本和配置文件来进行模型训练。在训练过程中，可以根据需要调整学习率、训练轮数和其他超参数，以达到更好的检测效果。

在训练完成后，可以使用训练好的Yolox模型来对CCTSDB数据集中的车辆进行检测和识别，从而得到更准确的结果。此外，还可以使用Yolox提供的评估脚本来评估模型在CCTSDB数据集上的性能，以便进行进一步的优化和调整。

总的来说，使用Yolox训练CCTSDB数据集可以帮助提高车辆检测与识别的准确率和效率，为相关领域的研究和应用提供更好的支持。 Yolox模型的高效性和灵活性使其成为处理CCTSDB数据集这样的大规模目标检测任务的理想选择。

yolox训练自己的coco数据集

要训练自己的COCO数据集，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，将yolox/data/datasets/coco_classes.py中的COCO_CLASSES修改为你自己数据集的类别名称。这样做是为了让yolox能够正确地识别和分类你的数据集中的物体。

2. 确保你已经安装了yolox的环境。你可以使用以下命令创建一个名为yolox的conda环境，并安装必要的依赖项：

conda create -n yolox python=3.8
conda activate yolox
pip install torch==1.8
cd yolox
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

3. 下载最新的预训练模型，并将其放置在项目yolox的文件夹下。预训练模型可以在yolox的GitHub页面上找到。

4. 数据准备：确保你的数据集按照COCO数据集的格式进行组织，并包含标注信息。你可以使用COCO API进行数据集的准备和标注。需要安装pycocotools，可以通过以下命令进行安装：

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi
cd cocoapi/PythonAPI/
python setup.py build_ext install

5. 使用yolox进行训练：运行以下命令来训练你的自定义数据集：

python tools/train.py -f exps/default/yolox_s.py -d <your dataset path> -c <your pretrained model path> --batch_size <batch size> --num_epochs <number of epochs>

这个命令将使用yolox_s.py的配置文件，指定你的数据集路径，预训练模型的路径，批量大小和训练的轮数。你需要将这些参数替换为你自己的路径和设置。

请注意，这只是一个简单的示例命令，你可能需要根据你的具体情况进行一些调整。

通过按照上述步骤操作，你就可以使用yolox训练自己的COCO数据集了。祝你好运！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolox 训练自己的数据集 （COCO格式）](https://blog.csdn.net/zxxxiazai/article/details/120906366)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOX训练自己的数据集（coco格式）](https://blog.csdn.net/weixin_43804047/article/details/120433479)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]