1.超详细！源码手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
2.Pytorch量化+部署

超详细！详解手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）

       手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解

       YOLOX是源码一个由旷视开源的高效物体检测器，它在年实现了对YOLO系列的详解超越，不仅在AP上优于YOLOv3、源码YOLOv4和YOLOv5，详解天狼星验证源码而且在推理速度上具有竞争力。源码YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的详解速度达到了.0%的AP，相较于YOLOv5-L有1.8%的源码提升，并支持ONNX、详解TensorRT、源码NCNN和Openvino等多种部署方式。详解本文将逐步指导你进行物体检测的源码配置与实践。

       1. 安装与环境配置

       从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录，详解用PyCharm打开。源码

       安装Python依赖，包括YOLOX和APEX等。stl代码源码解析

       确认安装成功，如出现环境问题，可参考相关博客。

       验证环境，通过下载预训练模型并执行验证命令。

       2. 制作数据集

       使用VOC数据集，通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。国外MACD指标源码

       3. 修改配置文件

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       调整YOLOX_voc_s.py中的类别数和数据集目录。

       修改类别名称和测试路径，确保文件路径正确。

       4. 训练与测试

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       推荐命令行方式训练，配置参数并执行命令。

       测试阶段，修改__init__.py和demo.py，适用于单张和批量预测。外卖系统源码全套

       5. 保存测试结果与常见错误处理

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       添加保存测试结果的功能，解决DataLoader worker异常退出问题。

       处理CUDNN error，调整相关命令参数。

       阅读完整教程，你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测，并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术，c 读写opc源码欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。

Pytorch量化+部署

       量化

       在Pytorch中，量化有三种主要方式：模型训练后的动态量化、模型训练后的静态量化以及模型训练中的量化（Quantization Aware Training，QAT）。

       部署

       部署主要分为两个方向：对于Nvidia GPU，可通过PyTorch → ONNX → TensorRT；对于Intel CPU，可选择PyTorch → ONNX → OpenVINO。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放标准格式，可使模型在不同框架间进行转换。TensorRT是一个针对Nvidia GPU的高性能推理库，可与多种训练框架协同工作，优化网络推理性能。ONNX模型可通过torch.onnx.export()函数转换为ONNX模型，用于后续的推理和部署。TensorRT则提供两种方式用于ONNX模型的转换和推理，即使用trtexec工具或TensorRT的parser接口解析ONNX模型构建引擎。OpenVINO是英特尔提供的工具套件，支持CNN网络结构部署，兼容多种开源框架的模型。在OpenVINO中，ONNX模型需转换为.xml和.bin文件，用于后续的推理操作。安装OpenVINO需要下载并配置英特尔OpenVINO工具包，安装依赖库，设置环境变量等步骤。TensorRT的安装可选择直接下载源码或使用.deb文件安装，过程中可能遇到一些报错，需进行相应的解决，确保安装成功。