yolox输出结果可视化

Yolox 是一个目标检测算法，它可以检测图像中的物体并将它们框起来。如果要将 Yolox 的输出结果可视化，可以采用以下步骤：

1. 安装必要的依赖库和 Yolox。

2. 加载图像并将其送入 Yolox 进行检测。代码示例：

   import torch
   from yolox.data.data_augment import preproc
   from yolox.exp import get_exp
   from yolox.utils import fuse_model

   # 加载 Yolox 模型
   exp = get_exp('yolox-s')
   model = exp.get_model()

   # 加载图像并进行预处理
   img_path = 'test.jpg'
   img = cv2.imread(img_path)
   img, _ = preproc(img, None, exp.test_size, mean=exp.mean, std=exp.std)

   # 将图像送入 Yolox 进行检测
   inputs = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0)
   model.eval()
   with torch.no_grad():
       outputs = model(inputs)
   outputs = fuse_model(outputs)

   # 对检测结果进行可视化
   bboxes = outputs['pred_boxes'].detach().cpu().numpy()
   scores = outputs['pred_scores'].detach().cpu().numpy()
   classes = outputs['pred_classes'].detach().cpu().numpy()

   for bbox, score, cls in zip(bboxes, scores, classes):
       if score > 0.1:
           x1, y1, x2, y2 = bbox.astype(int)
           cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
           cv2.putText(img, f'{exp.class_names[cls]}: {score:.2f}', (x1, y1 - 5),
                       cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)

   # 显示结果
   cv2.imshow('result', img)
   cv2.waitKey(0)

3. 运行代码，即可看到 Yolox 检测出的物体框。