yolox训练coco数据集

要训练自己的COCO数据集使用Yolox，首先需要创建一个Yolox的conda环境，可以使用以下命令：

conda create -n yolox python=3.8

然后激活这个环境：

conda activate yolox

接下来，在Yolox的项目文件夹中安装所需的依赖项：

cd yolox
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

为了使用COCO数据集，需要安装pycocotools，可以按照以下步骤进行：

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

接下来，你可以下载Yolox的预训练模型，并将其放置在项目文件夹中。然后，你可以使用以下命令运行测试演示：

python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device gpu

这些命令将加载预训练的Yolox模型，并根据提供的参数对一张图片进行目标检测，结果将保存在指定的路径中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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%"]
- *2* [YOLOX训练（实现）（COCO：coco数据集）最新最全教程](https://blog.csdn.net/java_pythons/article/details/120513863)[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%"]
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