【官方框架地址】

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
【算法介绍】

YOLOX是YOLO系列目标检测算法的进一步演变和优化。它由Megvii Technology的研究团队开发，是一个高性能、可扩展的对象检测器。YOLOX在保留快速处理速度的同时，通过引入一些创新的改进，显著提高了检测精度和效率。

核心特点

锚框机制的优化

YOLOX摒弃了传统的基于预设锚框（anchor boxes）的方法，采用了无锚框（anchor-free）的目标检测方式。这个改变简化了模型的设计，并减少了超参数的数量，使得模型在不同数据集上更加通用和稳定。

解耦头设计

YOLOX引入了解耦头（decoupled head）设计，区分分类和回归两个任务，分别使用不同的网络头进行处理。这种设计可以分别优化这两个任务中的特征学习，提高了模型的整体性能。

强化训练策略

YOLOX采用了多样的训练策略，如强化的数据增强（例如Mosaic和MixUp）、自适应label平滑（label smoothing）和CIOU loss。这些策略大大提升了模型对复杂环境的适应能力和鲁棒性。

多尺度测试

YOLOX支持在测试阶段使用多尺度输入，这使得模型能够更好地适应不同大小的对象，进一步提高检测精度。

技术优势

速度与准确率的平衡

YOLOX在保持YOLO系列算法高速检测的特性的同时，通过上述技术创新显著提升了准确率，实现了速度与准确率的良好平衡。

易于部署

YOLOX的设计考虑到了实际部署的需求，它支持多种硬件平台和框架，可以轻松集成到现有系统中。

实时性能

YOLOX特别适合需要实时处理的应用场景，例如监控系统、自动驾驶和机器人导航等。

应用场景

YOLOX的通用性和高效率使其适用于多个领域，包括：

• 安防监控：可以实时检测监控视频中的人员、车辆等对象；
• 自动驾驶：用于车辆、行人和交通标志的检测，以实现安全导航；
• 工业自动化：在制造业中，用于产品质量检测和机器人视觉系统；
• 零售：监控商店中的顾客行为或管理库存。

总结来说，YOLOX是一个强大的目标检测工具，它通过一系列创新方法，在确保高速处理能力的基础上，显著提升了检测的准确性和鲁棒性。它的易用性和高效性使其成为工业和研究领域的一个受欢迎的选择。

【效果展示】

【实现部分代码】

.版本 2
.支持库 spec.子程序 _按钮2_被单击
.局部变量 推理结果, 文本型YOLOX_加载模型 (“yolox_s.onnx”, “labels.txt”, 0.3, 0.45)
推理结果 ＝ YOLOX_推理_从文件 (“dog.jpg”)
绘制结果 (读入文件 (“dog.jpg”), 推理结果)
调试输出 (推理结果)
YOLOX_释放资源 ()

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1aa4y117nC/
【测试环境】

易语言5.93和opencv4.7.0