YOLOX学习资料汇总 - 高性能无锚点YOLO目标检测模型
YOLOX是由旷视科技(Megvii)开发的一款高性能无锚点YOLO目标检测模型,在速度和精度上都超越了YOLOv3-v5。本文整理了YOLOX的相关学习资源,帮助读者快速了解和上手这个强大的目标检测模型。
1. 官方资源
- YOLOX GitHub仓库 - 官方代码实现和文档
- YOLOX技术报告 - 详细介绍YOLOX的技术细节
- YOLOX官方文档 - 使用教程和API文档
2. 入门教程
- YOLOX快速入门 - 官方仓库中的快速上手教程
- 在自定义数据集上训练YOLOX - 如何使用自己的数据集训练YOLOX
- YOLOX部署教程 - 如何将YOLOX部署到各种平台
3. 深入理解
- YOLOX技术细节解析 - 详细分析YOLOX的技术创新点
- Papers With Code上的YOLOX解读 - YOLOX在学术界的影响和评价
4. 预训练模型
YOLOX提供了多个不同大小的预训练模型,可以直接用于推理:
- YOLOX-Nano (0.91M)
- YOLOX-Tiny (5.06M)
- YOLOX-S (9.0M)
- YOLOX-M (25.3M)
- YOLOX-L (54.2M)
- YOLOX-X (99.1M)
5. 相关项目
- StreamYOLO - 基于YOLOX的流式目标检测
- YOLOX-ROS - 将YOLOX集成到ROS2中
- ncnn-android-yolox - 使用ncnn将YOLOX部署到Android
YOLOX作为一个高性能的目标检测模型,在学术界和工业界都得到了广泛应用。希望这些资源可以帮助你更好地学习和使用YOLOX。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎在YOLOX的GitHub Issues中提出。