YOLOX-PyTorch 开源项目教程

YOLOX-PyTorch 开源项目教程

【免费下载链接】yolox-pytorch 这是一个yolox-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolox-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

yolox-pytorch/
├── configs/
│   ├── yolox_s.py
│   ├── yolox_m.py
│   ├── yolox_l.py
│   └── yolox_x.py
├── data/
│   ├── datasets/
│   └── transforms/
├── models/
│   ├── yolo.py
│   ├── backbone.py
│   ├── neck.py
│   └── head.py
├── utils/
│   ├── loss.py
│   ├── metrics.py
│   └── tools.py
├── train.py
├── test.py
├── eval.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含不同模型的配置文件，如 yolox_s.py, yolox_m.py, yolox_l.py, yolox_x.py。
• data/: 数据处理相关文件，包括数据集和数据变换。
• models/: 模型定义文件，包括主干网络、颈部网络和头部网络。
• utils/: 工具函数和辅助函数，如损失函数、评估指标等。
• train.py: 训练脚本。
• test.py: 测试脚本。
• eval.py: 评估脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于启动训练过程的脚本。它包含了模型训练的所有步骤，包括数据加载、模型初始化、损失函数定义、优化器选择等。

# train.py 示例代码
import argparse
from models import YOLOX
from utils import Trainer

def main(args):
    model = YOLOX(args.config)
    trainer = Trainer(model, args.data_dir, args.epochs, args.batch_size)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="配置文件路径")
    parser.add_argument("--data_dir", type=str, required=True, help="数据集路径")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="训练轮数")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16, help="批大小")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

test.py

test.py 是用于测试模型的脚本。它加载预训练模型并对其进行推理，输出检测结果。

# test.py 示例代码
import argparse
from models import YOLOX
from utils import Tester

def main(args):
    model = YOLOX(args.config)
    tester = Tester(model, args.data_dir, args.checkpoint)
    tester.test()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="配置文件路径")
    parser.add_argument("--data_dir", type=str, required=True, help="数据集路径")
    parser.add_argument("--checkpoint", type=str, required=True, help="模型权重文件路径")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

eval.py

eval.py 是用于评估模型性能的脚本。它计算模型在验证集上的指标，如 mAP。

# eval.py 示例代码
import argparse
from models import YOLOX
from utils import Evaluator

def main(args):
    model = YOLOX(args.config)
    evaluator = Evaluator(model, args.data_dir, args.checkpoint)
    evaluator.evaluate()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="

【免费下载链接】yolox-pytorch 这是一个yolox-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolox-pytorch