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  • 注意：原始的YOLOX只支持乌班图系统，因此以下所有操作均需要依赖博主自己的安装包。链接：https://pan.baidu/s/1CoQa8WjJ89gNfexK59Ewrw 提取码：qhiv
  • 即使原始图像是长方形，在YOLOX的训练过程中博主也建议将原始图像resize到正方形，亲测正方形效果比保持原始比例高，这是YOLO系列网络的特性。
  • 为了满足模型能够高效落地化，工业界通常用两种模型：yolov5和yoloX。第一是满足落地友好，即速度高，第二是它们的原生框架用C++调用相对不是特别难。

进入正题：Win10下搭建YOLOX训练框架

  • 步骤一：配置基础环境VS2019，同时安装anaconda。
  • 步骤二：创建虚拟环境： 
    conda create -n yolox pyth

本文标签： 自定义 新一代 目标 格式 数据

版权声明：本文标题：Win10下搭建旷视YOLOX(新一代anchor-free目标检测网络)并训练自定义CoCo格式数据集 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1754735262a3034034.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。