YOLOX:超越YOLO的高性能目标检测器
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更新于2024-08-05
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"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。
2022-06-07 上传
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2023-08-12 上传
山东彭于晏分晏
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