1.超详细！源码手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
超详细！源码手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解
YOLOX是源码一个由旷视开源的高效物体检测器，它在年实现了对YOLO系列的源码2021私服源码超越，不仅在AP上优于YOLOv3、源码YOLOv4和YOLOv5，源码而且在推理速度上具有竞争力。源码YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的源码速度达到了.0%的AP，相较于YOLOv5-L有1.8%的源码提升，并支持ONNX、源码TensorRT、源码ets源码分析NCNN和Openvino等多种部署方式。源码本文将逐步指导你进行物体检测的源码配置与实践。1. 安装与环境配置
从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录，源码用PyCharm打开。源码
安装Python依赖，充电宝 源码包括YOLOX和APEX等。
确认安装成功，如出现环境问题，可参考相关博客。
验证环境，挂机投注源码通过下载预训练模型并执行验证命令。
2. 制作数据集
使用VOC数据集，通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。3. 修改配置文件
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调整YOLOX_voc_s.py中的简易小说源码类别数和数据集目录。
修改类别名称和测试路径，确保文件路径正确。
4. 训练与测试
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推荐命令行方式训练，配置参数并执行命令。
测试阶段，修改__init__.py和demo.py，适用于单张和批量预测。
5. 保存测试结果与常见错误处理
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添加保存测试结果的功能，解决DataLoader worker异常退出问题。
处理CUDNN error，调整相关命令参数。
阅读完整教程，你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测，并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术，欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。
