YOLOX系列模型详解 | 计算机视觉专家指南

YOLOX是目前热门的物体检测模型之一，由于它在速度和精度上的突出表现，吸引了越来越多的开发者的关注。在本篇文章中，我们将为大家详解YOLOX系列模型的改进和优化，并提供相应的源代码。

1. YOLOX-Tiny

YOLOX-Tiny是YOLOX系列模型中最轻量级的模型之一，其主要改进点包括：

• 采用PANet结构进行特征融合，提升了检测精度；
• 通过通道注意力机制，有选择性地对特征图中的重要信息进行强化，进一步提高了检测性能；
• 使用YOLOv6的BottleneckCSP结构，减小了网络的参数量，从而加速了推理速度。

下面是YOLOX-Tiny的源代码实现：

# 构建YOLOX-Tiny模型
import torch.nn as nn 

class YOLOX_Tiny(nn.Module