yoloX训练自己的数据集

要训练自己的数据集，首先需要准备好数据，并按照YOLOX的要求进行格式设置。YOLOX支持两种格式的数据集，即VOC和COCO。你可以选择其中一种格式来进行训练。假设你选择使用VOC格式的数据集进行训练。

首先，你需要下载YOLOX的预训练模型，例如使用yolox-s.pth作为例子。你可以从指定的下载地址获取预训练模型。

接下来，你需要修改`yolox/data/dataloading.py`文件中的代码。你可以编辑该文件，找到`def get_yolox_datadir():`这个函数。在函数内部，你可以找到一个变量`yolox_path`，你需要将其修改为你的数据集的路径。修改后的代码将会返回你指定的数据集路径。

在开始训练之前，你需要先搭建YOLOX所需要的环境。你可以使用Anaconda来搭建环境。首先，你可以使用官方提供的代码链接下载YOLOX的官方代码。然后，你可以新建一个conda环境，并指定Python版本为3.8。接着，你可以激活该环境以便进入该环境。

完成以上准备工作后，你就可以开始训练自己的数据集了。你可以使用YOLOX提供的训练脚本，并在命令行中指定数据集路径和其他相关参数。具体的训练步骤和命令可以参考YOLOX的官方文档和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOX训练自己的数据集（头铁出来的超详细教程）](https://blog.csdn.net/weixin_44123583/article/details/124194355)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]