Win10下搭建旷视YOLOX(新一代anchor-free目标检测网络)并训练自定义CoCo格式数据集
- 注意:原始的YOLOX只支持乌班图系统,因此以下所有操作均需要依赖博主自己的安装包。链接:https://pan.baidu.com/s/1CoQa8WjJ89gNfexK59Ewrw 提取码:qhiv
- 即使原始图像是长方形,在YOLOX的训练过程中博主也建议将原始图像resize到正方形,亲测正方形效果比保持原始比例高,这是YOLO系列网络的特性。
- 为了满足模型能够高效落地化,工业界通常用两种模型:yolov5和yoloX。第一是满足落地友好,即速度高,第二是它们的原生框架用C++调用相对不是特别难。
进入正题:Win10下搭建YOLOX训练框架
- 步骤一:配置基础环境VS2019,同时安装anaconda。
- 步骤二:创建虚拟环境:
conda create -n yolox python=3.8 conda activate yolox
- 步骤三: 安装cuda依赖及pyto
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