YOLOX训练(实现)(COCO:coco数据集)最新最全教程

Yolov5训练指南—CoCo格式数据集 Yolov5训练指南—CoCo格式数据集1 准备工作2 将coco数据集转换为yolo数据集3 训练参数定义4 训练模型5 预测 1 准备工作 训练Yolo模型要准备的文件及文件格式如下: /trianing # 根目录 /datasets # 数据集目录(可以任意取名) /images /train /val /labels /train /val /yolov5 先创建一个training文件夹mkdir training/ 在training文件夹下使 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了如何在Linux环境下搭建YOLOX的代码环境,包括创建Conda环境、安装依赖库和预训练模型的测试。首先,通过git clone获取YOLOX代码,然后在Conda环境中安装所需库。接着,下载预训练模型Yolox_s.pth,并使用demo.py进行图片检测。此外,还讲解了YOLOX在COCO数据集上的训练步骤,包括修改数据集路径、启动训练等。

YOLOX实现

1、YOLOX代码环境搭建:

1.1 下载YoloX代码并安装YOLOX

YOLOX的github链接

在这里插入图片描述

复制红框的链接

在linux系统中clone复制的链接:git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git

(1)新建一个Canda环境

输入命令:conda create -n Yolox python=3.7

(2)进入Conda环境

输入命令:conda activate Yolox,进入Conda环境中,并到下载好的YOLOX文件夹下(cd /_/YOLOX)

(3)安装代码依赖的库文件

输入命令:pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt

(4)通过setup.py安装一些库文件

输入命令:python3 setup.py develop

(5)下载pycocotools

输入命令:pip3 install cython

再输入命令:
pip3 install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

2、Demo测试

搭建好环境后,

YOLOPOSE算法COCOkeypoints关键点标注YOLO格式转COCO格式,供coco annotator标注软件导入 【代码】YOLOPOSE算法COCOkeypoints关键点标注YOLO格式转COCO格式,供coco annotator标注软件导入。 阅读详情

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