高性能实时目标检测器 YOLOX
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近年来,目标检测的工程应用研究中,YOLO系列以快速响应、高精度、结构简单以及容易部署的特点备受工程研究人员的青睐。同时,YOLO系列存在需要手工设定样本正负导致模型泛化能力较差的问题。为了解决此类问题,旷视科技研究院BaseDetection组结合学术界先进成果和工程实践的要求,提出了YOLOX。
YOLO系列发展至今主要包含了v1、v2、v3、v4和v5以及针对每个版本的改进系列。YOLOv1源于Joseph Redmon,主要贡献在于:开发出实时高性能目标检测的one-stage检测框架,只需要将图像一次性输入到网络中即可预测出图像中目标的位置,具有速度快;检测精度高和方便部署等优点。
YOLOv2吸收了当时学术界最新的成果,性能持续提升,主要的改进之处在于:1)采用Darknet-19作为特征提取网络,增加了批量标准化(Batch Normalization)的预处理;2)YOLOv2吸收了Fast RCNN的做法,引入anchor方法。YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合,提出了 YOLOX,不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。
项目地址:
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
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