这是一个yolox-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

Last update: Jan 05, 2023

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Overview

YOLOX：You Only Look Once目标检测模型在Pytorch当中的实现

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	mAP 0.5:0.95	mAP 0.5
COCO-Train2017	yolox_s.pth	COCO-Val2017	640x640	38.2	57.7
COCO-Train2017	yolox_m.pth	COCO-Val2017	640x640	44.8	63.9
COCO-Train2017	yolox_l.pth	COCO-Val2017	640x640	47.9	66.6
COCO-Train2017	yolox_x.pth	COCO-Val2017	640x640	49.0	67.7

实现的内容

主干特征提取网络：使用了Focus网络结构。
分类回归层：Decoupled Head，在YoloX中，Yolo Head被分为了分类回归两部分，最后预测的时候才整合在一起。
训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、CIOU（原版是IOU和GIOU，CIOU效果类似，都是IOU系列的，甚至更新一些）、学习率余弦退火衰减。
Anchor Free：不使用先验框
SimOTA：为不同大小的目标动态匹配正样本。

所需环境

pytorch==1.2.0

小技巧的设置

在train.py文件下：
1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。
2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。
3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。

文件下载

训练所需的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1OnM-uWKETFJh_uFCAK6Vlg 提取码: b6km

VOC数据集下载地址如下：
VOC2007+2012训练集
链接: https://pan.baidu.com/s/16pemiBGd-P9q2j7dZKGDFA 提取码: eiw9

VOC2007测试集
链接: https://pan.baidu.com/s/1BnMiFwlNwIWG9gsd4jHLig 提取码: dsda

训练步骤

a、数据集的准备

1、本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，如果没有自己的数据集，可以通过Github连接下载VOC12+07的数据集尝试下。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。

b、数据集的预处理

1、训练数据集时，在model_data文件夹下建立一个cls_classes.txt，里面写所需要区分的类别。
2、设置根目录下的voc_annotation.py里的一些参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，即：

classes_path = 'model_data/cls_classes.txt'

model_data/cls_classes.txt文件内容为：

cat
dog
...

3、设置完成后运行voc_annotation.py，生成训练所需的2007_train.txt以及2007_val.txt。

c、开始网络训练

1、通过voc_annotation.py，我们已经生成了2007_train.txt以及2007_val.txt，此时我们可以开始训练了。
2、设置根目录下的train.py里的一些参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，设置方式与b、数据集的预处理类似。训练自己的数据集必须要修改！
3、设置完成后运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。
4、训练的参数较多，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。

d、训练结果预测

1、训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。
2、设置根目录下的yolo.py里的一些参数。第一次预测可以仅修改model_path以及classes_path。训练自己的数据集必须要修改。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
3、设置完成后运行predict.py开始预测了，具体细节查看预测步骤。
4、预测的参数较多，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是yolo.py里的model_path以及classes_path。

预测步骤

a、使用预训练权重

1、下载完库后解压，在百度网盘下载各个权值，放入model_data，默认使用yolox_s.pth，其它可调整，运行predict.py，输入

img/street.jpg

2、在predict.py里面进行设置可以进行video视频检测、fps测试、批量文件测试与保存。

b、使用自己训练的权重

1、按照训练步骤训练。
2、在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类。

_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"        : 'model_data/yolox_s.pth',
    "classes_path"      : 'model_data/coco_classes.txt',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   输入图片的大小，必须为32的倍数。
    #---------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [640, 640],
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   所使用的YoloX的版本。s、m、l、x
    #---------------------------------------------------------------------#
    "phi"               : 's',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
    #---------------------------------------------------------------------#
    "confidence"        : 0.5,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   非极大抑制所用到的nms_iou大小
    #---------------------------------------------------------------------#
    "nms_iou"           : 0.3,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize，
    #   在多次测试后，发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
    #---------------------------------------------------------------------#
    "letterbox_image"   : True,
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"              : True,
}

3、运行predict.py，输入

img/street.jpg

4、在predict.py里面进行设置可以进行video视频检测、fps测试、批量文件测试与保存。

评估步骤

1、本文使用VOC格式进行评估。
2、划分测试集，如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。
3、如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下训练集:验证集 = 9:1。
4、设置根目录下的yolo.py里的一些参数。第一次评估可以仅修改model_path以及classes_path。训练自己的数据集必须要修改。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
5、设置根目录下的get_map.py里的一些参数。第一次评估可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，评估自己的数据集必须要修改。与yolo.py中分开设置的原因是可以让使用者自己选择评估什么类别，而非所有类别。
6、运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

Reference

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

Comments

在使用YOLOX模型对视频进行预测时，出现了如下错误

在使用YOLOX模型对视频进行预测时，出现了如下错误： cv2.error: OpenCV(4.5.4-dev) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

请问如何解决呀？

opened by MasterMiao919 7
训练自己数据，MAP出现问题

hi，博主关于训练自己的数据集，已经将对应格式的文件放到相同路径下的文件夹内，新添了自己的cls.txt。训练完成后，也有训练框。但是，测试map时，仍然有原voc的测试类别，想问一下这是什么情况呢？（ classes_path = 'model_data/fire.txt'已经就改）

opened by theDeep1nteresting 3
网络输出的代码错了吧？output = torch.cat([reg_output, obj_output, cls_output], 1)

复现代码是 output = torch.cat([reg_output, obj_output, cls_output], 1) 源代码是 output = torch.cat( [reg_output, obj_output.sigmoid(), cls_output.sigmoid()], 1 ) 复现代码没加激活函数啊？

opened by mepleleo 1
ModuleNotFoundError: No module named 'models'

Traceback (most recent call last): File "O:\graduate\yolov7-bubbliiiing\predict.py", line 15, in yolo = YOLO() File "O:\graduate\yolov7-bubbliiiing\yolo.py", line 95, in init self.generate() File "O:\graduate\yolov7-bubbliiiing\yolo.py", line 108, in generate self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) File "D:\Anaconda\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() ModuleNotFoundError: No module named 'models'

这是跑大佬您的yolov7时运行predict.py的问题，发错地方了😂

opened by lip111 1

involution卷积替换问题

up，最近看了一些论文显示involution卷积效果不错，想来替换试试，但是involution官方代码，参数和yolox的不太匹配，调整了好久都一直报错，能麻烦up指点一下参数该如何修改呢qwq？ import torch.nn as nn from mmcv.cnn import ConvModule

class involution(nn.Module):

def __init__(self,
             channels,
             kernel_size,
             stride):
    super(involution, self).__init__()
    self.kernel_size = kernel_size
    self.stride = stride
    self.channels = channels
    reduction_ratio = 4
    self.group_channels = 16
    self.groups = self.channels // self.group_channels
    self.conv1 = ConvModule(
        in_channels=channels,
        out_channels=channels // reduction_ratio,
        kernel_size=1,
        conv_cfg=None,
        norm_cfg=dict(type='BN'),
        act_cfg=dict(type='ReLU'))
    self.conv2 = ConvModule(
        in_channels=channels // reduction_ratio,
        out_channels=kernel_size**2 * self.groups,
        kernel_size=1,
        stride=1,
        conv_cfg=None,
        norm_cfg=None,
        act_cfg=None)
    if stride > 1:
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(stride, stride)
    self.unfold = nn.Unfold(kernel_size, 1, (kernel_size-1)//2, stride)

def forward(self, x):
    weight = self.conv2(self.conv1(x if self.stride == 1 else self.avgpool(x)))
    b, c, h, w = weight.shape
    weight = weight.view(b, self.groups, self.kernel_size**2, h, w).unsqueeze(2)
    out = self.unfold(x).view(b, self.groups, self.group_channels, self.kernel_size**2, h, w)
    out = (weight * out).sum(dim=3).view(b, self.channels, h, w)
    return out

opened by right135 3

Releases(v2.1)

v2.1(Jul 16, 2022)
重要更新

增加了训练时评估，可以在train.py进行开关或者调整评估周期。

更新了评估代码，可以设置计算Recall和Precision的门限。

在summary.py新增网络各类参数计算。

增加保存权值的方法，loss最低、最近一次等。

新增大量注释。

Source code(tar.gz)
Source code(zip)
v2.0(Apr 22, 2022)
更新特点

支持多GPU训练，DP和DDP均可。

新增各个种类目标数量计算，在predict.py中的count开启。

新增heatmap，支持热力图预测。

加入EMA，训练效果得到提升。

修复EMA在Init_epoch不为0时的bug。

Source code(tar.gz)
Source code(zip)
v1.3(Mar 2, 2022)
仓库特点

支持不同尺寸模型训练。

更新train.py文件，增加了大量的注释，增加多个可调整参数。

更新predict.py文件，增加了大量的注释，增加fps、视频预测、批量预测等功能。

更新yolo.py文件，增加了大量的注释，增加置信度、非极大抑制等参数。

更新voc_annotation.py文件，增加多个可调整参数。

更新summary.py文件，用于观看网络结构。

Source code(tar.gz)
Source code(zip)
v1.0(Sep 5, 2021)

Source code(tar.gz)
Source code(zip)
yolox_l.pth(207.20 MB)
yolox_m.pth(96.89 MB)
yolox_nano.pth(3.66 MB)
yolox_s.pth(34.38 MB)
yolox_tiny.pth(19.44 MB)
yolox_x.pth(378.49 MB)

Owner

Bubbliiiing

GitHub Repository

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