YOLOX
YOLOX 0.3.0
Yolox هو نسخة خالية من المرساة من Yolo ، مع تصميم أبسط ولكن أداء أفضل! ويهدف إلى سد الفجوة بين البحوث والمجتمعات الصناعية. لمزيد من التفاصيل ، يرجى الرجوع إلى تقريرنا عن Arxiv.
هذا الريبو هو تنفيذ إصدار Pytorch Yolox ، وهناك أيضًا تطبيق Megengine.
| نموذج | مقاس | خريطة فال 0.5: 0.95 | اختبار الخريطة 0.5: 0.95 | السرعة V100 (آنسة) | params (م) | يتخبط (ز) | الأوزان |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yolox-S | 640 | 40.5 | 40.5 | 9.8 | 9.0 | 26.8 | جيثب |
| Yolox-M | 640 | 46.9 | 47.2 | 12.3 | 25.3 | 73.8 | جيثب |
| يولوكس-ل | 640 | 49.7 | 50.1 | 14.5 | 54.2 | 155.6 | جيثب |
| Yolox-X | 640 | 51.1 | 51.5 | 17.3 | 99.1 | 281.9 | جيثب |
| Yolox-Darknet53 | 640 | 47.7 | 48.0 | 11.1 | 63.7 | 185.3 | جيثب |
| نموذج | مقاس | اختبار الخريطة 0.5: 0.95 | السرعة V100 (آنسة) | params (م) | يتخبط (ز) | الأوزان |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yolox-S | 640 | 39.6 | 9.8 | 9.0 | 26.8 | onedrive/github |
| Yolox-M | 640 | 46.4 | 12.3 | 25.3 | 73.8 | onedrive/github |
| يولوكس-ل | 640 | 50.0 | 14.5 | 54.2 | 155.6 | onedrive/github |
| Yolox-X | 640 | 51.2 | 17.3 | 99.1 | 281.9 | onedrive/github |
| Yolox-Darknet53 | 640 | 47.4 | 11.1 | 63.7 | 185.3 | onedrive/github |
| نموذج | مقاس | خريطة فال 0.5: 0.95 | params (م) | يتخبط (ز) | الأوزان |
|---|---|---|---|---|---|
| يولوكس نانو | 416 | 25.8 | 0.91 | 1.08 | جيثب |
| Yolox-tiny | 416 | 32.8 | 5.06 | 6.45 | جيثب |
| نموذج | مقاس | خريطة فال 0.5: 0.95 | params (م) | يتخبط (ز) | الأوزان |
|---|---|---|---|---|---|
| يولوكس نانو | 416 | 25.3 | 0.91 | 1.08 | جيثب |
| Yolox-tiny | 416 | 32.8 | 5.06 | 6.45 | جيثب |
Step1. تثبيت Yolox من المصدر.
git clone [email protected]:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 install -v -e . # or python3 setup.py developStep1. قم بتنزيل نموذج مسبق من الجدول القياسي.
Step2. استخدم إما -n أو -f لتحديد تكوين الكاشف الخاص بك. على سبيل المثال:
python tools/demo.py image -n yolox-s -c /path/to/your/yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [cpu/gpu]أو
python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c /path/to/your/yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [cpu/gpu]العرض التوضيحي للفيديو:
python tools/demo.py video -n yolox-s -c /path/to/your/yolox_s.pth --path /path/to/your/video --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [cpu/gpu]Step1. إعداد مجموعة بيانات Coco
cd < YOLOX_HOME >
ln -s /path/to/your/COCO ./datasets/COCOStep2. إعادة إنتاج نتائجنا على COCO عن طريق تحديد -N:
python -m yolox.tools.train -n yolox-s -d 8 -b 64 --fp16 -o [--cache]
yolox-m
yolox-l
yolox-xعند استخدام -F ، فإن الأوامر المذكورة أعلاه تعادل:
python -m yolox.tools.train -f exps/default/yolox_s.py -d 8 -b 64 --fp16 -o [--cache]
exps/default/yolox_m.py
exps/default/yolox_l.py
exps/default/yolox_x.pyالتدريب متعدد الآلات
نحن ندعم أيضًا تدريبات متعددة الأوتار. فقط أضف args التالية:
لنفترض أنك ترغب في تدريب Yolox على جهازين ، و IP الخاص بـ Master Machines هو 123.123.123.123 ، استخدم المنفذ 12312 و TCP.
على الماكينة الرئيسية ، قم بتشغيل
python tools/train.py -n yolox-s -b 128 --dist-url tcp://123.123.123.123:12312 --num_machines 2 --machine_rank 0على الجهاز الثاني ، قم بتشغيل
python tools/train.py -n yolox-s -b 128 --dist-url tcp://123.123.123.123:12312 --num_machines 2 --machine_rank 1تسجيل إلى الأوزان والتحيزات
لتسجيل المقاييس والتنبؤات ونقاط التفتيش النموذجية إلى W&B ، استخدم وسيطة سطر الأوامر- --logger wandb واستخدم البادئة "Wandb-" لتحديد وسيط لتهيئة تشغيل WANDB.
python tools/train.py -n yolox-s -d 8 -b 64 --fp16 -o [--cache] --logger wandb wandb-project < project name >
yolox-m
yolox-l
yolox-xمثال على ذلك لوحة معلومات WANDB متوفرة هنا
آحرون
شاهد المزيد من المعلومات مع الأمر التالي:
python -m yolox.tools.train --helpنحن ندعم اختبار الدُفعات للتقييم السريع:
python -m yolox.tools.eval -n yolox-s -c yolox_s.pth -b 64 -d 8 --conf 0.001 [--fp16] [--fuse]
yolox-m
yolox-l
yolox-xلإعادة إنتاج اختبار السرعة ، نستخدم الأمر التالي:
python -m yolox.tools.eval -n yolox-s -c yolox_s.pth -b 1 -d 1 --conf 0.001 --fp16 --fuse
yolox-m
yolox-l
yolox-xإذا كنت تستخدم Yolox في بحثك ، فيرجى الاستشهاد بعملنا باستخدام إدخال Bibtex التالي:
@article{yolox2021,
title={YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021},
author={Ge, Zheng and Liu, Songtao and Wang, Feng and Li, Zeming and Sun, Jian},
journal={arXiv preprint arXiv:2107.08430},
year={2021}
}بدون توجيه الدكتور جيان صن ، لم يكن يولوكس قد تم إطلاق سراحه وفتح مصدره للمجتمع. إن وفاة الدكتور صن هي خسارة كبيرة لحقل رؤية الكمبيوتر. نضيف هذا القسم هنا للتعبير عن ذكرىنا وتنازلنا إلى قائدنا الدكتور صن. من المأمول أن يلتزم كل ممارس منظمة العفو الدولية في العالم باعتقاد "الابتكار المستمر لتوسيع الحدود المعرفية ، والتكنولوجيا غير العادية لتحقيق قيمة المنتج" والمضي قدمًا طوال الطريق.
