yolox中那个py文件用于下载官方yolox_s模型

在 YOLOX 中，使用 `yolox/models/utils.py` 中的 `download_url` 函数下载官方的 `yolox_s.pth` 模型。可以使用以下代码进行下载：

from yolox.models.utils import download_url

url = "https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.pth"
model_path = download_url(url, ".")

其中，`download_url` 函数的第一个参数是模型的下载地址，第二个参数是模型保存的路径。在上面的示例中，将模型保存在当前路径下。

相关问题

最新版本yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看total_loss曲线，需要怎么修改trainer.py文件的def evaluate_and_save_model(self):

要使用TensorBoard查看total_loss曲线，可以通过修改trainer.py文件中的`evaluate_and_save_model`函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入TensorBoard相关的库：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2. 在`__init__`函数中初始化TensorBoard的SummaryWriter：

self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.cfg.LOG_DIR)

3. 在`train_loop`函数中，添加如下代码将loss写入TensorBoard：

self.writer.add_scalar('Train/Total_loss', loss.item(), iteration)

其中，`iteration`表示当前迭代次数。

4. 修改`evaluate_and_save_model`函数，在模型评估之前添加如下代码，将TensorBoard的log写入磁盘：

self.writer.flush()

5. 启动TensorBoard服务器：

tensorboard --logdir=/path/to/train_log

其中，`/path/to/train_log`是训练日志文件夹的路径。

6. 在浏览器中打开TensorBoard服务器的网址，即可查看total_loss曲线。

以上是修改trainer.py文件的步骤，下面是完整的代码示例：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class Trainer:
    def __init__(self, cfg):
        self.cfg = cfg

        # 初始化TensorBoard的SummaryWriter
        self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.cfg.LOG_DIR)

    def train_loop(self):
        for iteration in range(self.cfg.START_ITER, self.cfg.MAX_ITER):
            # 训练代码

            # 将loss写入TensorBoard
            self.writer.add_scalar('Train/Total_loss', loss.item(), iteration)

            # 每隔一定迭代次数保存模型
            if iteration % self.cfg.SAVE_INTERVAL == 0:
                self.evaluate_and_save_model()

    def evaluate_and_save_model(self):
        # 将TensorBoard的log写入磁盘
        self.writer.flush()

        # 模型评估和保存代码

希望这个示例能够帮助你使用TensorBoard查看total_loss曲线。

yolox_base.py解读

yolox_base.py是YOLOX目标检测算法的基础模块文件。该文件主要包含了YOLOX算法的核心结构和函数。

首先，yolox_base.py定义了一个名为YOLOXBase的类。该类是YOLOX算法的基本结构，包括了模型的初始化、前向传播、后处理等方法。在初始化方法中，根据输入参数初始化了一些重要的参数，如输入图片的尺寸、Anchor框的数据等。在前向传播方法中，实现了模型的前向计算，通过多层卷积和池化等操作，将输入图像转换为特征图，并提取出目标的位置、大小和类别等信息。在后处理方法中，对网络输出的特征图进行解码，根据预定义的规则计算出目标的真实位置和大小，并进行非极大值抑制等操作，得到最终的检测结果。

此外，yolox_base.py还定义了一些辅助函数，如compute_shape等。这些函数主要用于计算特征图的尺寸、Anchor框的坐标等信息，为模型的前向传播和后处理提供支持。

总结来说，yolox_base.py文件是YOLOX目标检测算法的基础模块，实现了模型的基本结构和函数，用于实现图像目标检测任务。通过该文件，可以了解YOLOX算法的核心思想和实现方式，为深入理解和使用YOLOX算法提供了基础。