YOLOX：超越YOLO的高性能目标检测器

"YOLOX原文献中文翻译版pdf" 这篇文档是关于YOLOX的中文翻译，YOLOX是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的一个改进版本，旨在提供更高的性能和优化的效率。YOLO系列因其快速且实时的目标检测能力而广受欢迎，而YOLOX在此基础上进行了多方面的改进。 首先，YOLOX放弃了原有的YOLO系列中的无锚框设计，转而采用了基于锚点（anchor-based）的方法，这是一种在目标检测领域常见的技术，可以更好地处理不同大小和比例的目标。同时，YOLOX引入了其他先进的检测技术，如解耦的头部结构和SimOTA（一种优化的标签分配策略），这有助于在大型模型中实现更优秀的检测结果。 在模型的规模和性能之间，YOLOX实现了很好的平衡。例如，YOLOX-Nano是一个轻量级模型，仅有0.9M参数和1.08G的计算量，在COCO数据集上达到了25.3%的平均精度（AP），优于NanoDET的性能。对于中型模型，YOLOX-S与YOLOv3相比，AP提高了3.0%至47.3%。而在大型模型YOLOX-L上，其参数量与YOLOv4-CSP相当，但在速度上达到50.0%的AP，比YOLOv5-L快1.8%，并且能在Tesla V100 GPU上以9FPS运行。 YOLOX还在实际应用中展现出了卓越的表现，比如在CVPR 2021自动驾驶研讨会的流媒体感知挑战中，单个YOLOX-L模型就赢得了第一名。为了促进社区的研究和开发，YOLOX提供了ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本，使得模型可以在多种平台上方便地使用。 YOLOX通过一系列的改进，不仅提高了目标检测的精度，还优化了模型的运行效率，使其成为实时应用的理想选择。无论是对于研究人员还是开发者，YOLOX都是一个值得深入研究和应用的先进检测框架。