yolox为什么要在最后15个epoch关闭数据增强

YoloX是一种基于Anchor-Free目标检测算法的模型，它采用了大量的数据增强技术来提高模型的鲁棒性和泛化能力。但是，在训练的后期，关闭数据增强可以帮助模型更好地学习到真实的图像特征，从而提高模型在实际场景中的表现。这是因为在训练的后期，模型已经学习到了足够的图像特征，因此不需要过多的数据增强来帮助模型更好地学习。同时，关闭数据增强可以减少模型的训练时间和计算成本，从而提高训练效率。因此，将数据增强关闭在训练的后期是一种有效的训练策略。