yolox 训练自己的数据集

要训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 环境准备：确保已经安装好YOLOX所需的环境和依赖项。

2. 数据集准备：将自己的数据集按照VOC格式进行组织。其中，Annotations文件夹存放xml标签数据，JPEGImages文件夹存放图片数据，ImageSets文件夹存放训练、验证、测试的txt文件。\[3\]

3. 修改配置文件：根据自己的需求，修改YOLOX的配置文件，例如模型的参数、训练的超参数等。

4. 修改检测类别：根据自己的数据集，修改YOLOX的检测类别，确保与自己的数据集相匹配。

5. 修改训练参数：根据自己的需求，修改训练参数，例如学习率、批大小等。

6. 修改训练数据集路径：在相关代码中修改训练数据集的路径，确保程序能够正确读取到自己的数据集。

7. 运行训练：运行train.py文件开始训练，可以查看实时训练情况。\[1\]

通过以上步骤，你就可以使用YOLOX来训练自己的数据集了。YOLOX的优秀特性和高效性能将有助于你获得准确且高效的目标检测结果。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用YOLOX训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_42145862/article/details/122395373)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOX训练自己的数据集(超详细)](https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/120409457)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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