yolox

论文:《YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021》,CVPR

整体框架

yolox官方的标准测试结果

在本文复现的是yolox-s的版本

下图是YOLOX-L网络结构（借鉴一位b站up的画的图）,同理s，m，l，x的网络整体结构哦都是一样的。因为它是基于YOLO v5构建的(在论文说是在yolov3的基础上进行改进)，所以Backbone以及PAN部分和YOLO v5是一模一样的，注意这里说的YOLO v5是对应tag:v5.0版本的。

相比于yolov5的主要改进之处：

Anchor-Free
decoupled detection head
advanced label assigning strategy(SimOTA)

复现结果和细节

 1 total param num 8,945,035,计算量：20.1 GFLOPS
 2 backbone: CSPDarknet-53
 3 优化器：adam,momentum=0.937,初始学习率:1e-3 学习率更新:呈cos函数形式
 5 损失函数=Lcls+Lreg+Lobj，Lcls与Lobj(BCELoss),Lreg(IoULoss)
 6 batch=8 
 7 加载官方完整预训练权重 yolovx_s.pth
 8 epoch = 30 
 9 总训练时间: 4h 3m 3s
 10 训练集：PASCALVOC-2012train(5717) 
 11 测试集：PASCALVOC-2012val(5823) 
 12 GPU: 4 x  Tesla V100
 13 平均推理时间和FPS:0.012s,83fps（RTX 3070ti）