A reproduction of YOLOX by PaddlePaddle
下载COCO数据集，准备为如下路径
/home/aistudio
|-- COCO
| |-- annotions
| |-- train2017
| |-- val2017
除了常用的图像处理库，需要安装额外的包
pip install gputil==1.4.0 loguru pycocotools
进入仓库根目录，编译安装（推荐使用AIStudio）
cd YOLOX-Paddle
pip install -v -e .
如果使用本地机器出现编译失败，需要修改YOLOX-Paddle/yolox/layers/csrc/cocoeval/cocoeval.h中导入pybind11的include文件为本机目录，使用如下命令获取pybind11的include目录
>>> import pybind11
>>> pybind11.get_include()
'/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pybind11/include'
如AIStudio路径
#include </opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pybind11/include/pybind11/numpy.h>
#include </opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pybind11/include/pybind11/pybind11.h>
#include </opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pybind11/include/pybind11/stl.h>
#include </opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pybind11/include/pybind11/stl_bind.h>
成功后使用pip list可看到安装模块
yolox 0.1.0 /home/aistudio/YOLOX-Paddle
设置YOLOX_DATADIR环境变量\或者`ln -s /path/to/your/COCO ./datasets/COCO`来指定COCO数据集位置
export YOLOX_DATADIR=/home/aistudio/
python tools/train.py -n yolox-nano -d 1 -b 64
得到的权重保存至./YOLOX_outputs/nano/yolox_nano.pdparams
python tools/eval.py -n yolox-nano -c ./YOLOX_outputs/nano/yolox_nano.pdparams -b 64 -d 1 --conf 0.001
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.259
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.416
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.269
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.083
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.274
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.413
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.242
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.384
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.419
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.154
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.470
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.632
并提供了官方预训练权重，code:ybxc
| Model | size | mAPval 0.5:0.95 |
mAPtest 0.5:0.95 |
Speed V100 (ms) |
Params (M) |
FLOPs (G) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOX-s | 640 | 40.5 | 40.5 | 9.8 | 9.0 | 26.8 |
| YOLOX-m | 640 | 46.9 | 47.2 | 12.3 | 25.3 | 73.8 |
| YOLOX-l | 640 | 49.7 | 50.1 | 14.5 | 54.2 | 155.6 |
| YOLOX-x | 640 | 51.1 | 51.5 | 17.3 | 99.1 | 281.9 |
| YOLOX-Darknet53 | 640 | 47.7 | 48.0 | 11.1 | 63.7 | 185.3 |
| Model | size | mAPval 0.5:0.95 |
Params (M) |
FLOPs (G) |
weights | log |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOX-Nano | 416 | 25.9 | 0.91 | 1.08 | baidu code:ybxc | Nano-log |
| YOLOX-Tiny | 416 | 32.9 | 5.06 | 6.45 | baidu code:ybxc | Tiny-log |
python tools/demo.py image -n yolox-nano -c ./YOLOX_outputs/nano/yolox_nano.pdparams --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result
推理结果如下所示
相信这是大部分开发者最关心的事情，本章节参考如下仓库，本仓库现已集成
我们同样以YOLOv5格式的光栅数据集为例，可在此处下载 进入仓库根目录，下载解压，数据集应该具有如下目录：
YOLOX-Paddle
|-- guangshan
| |-- images
| |-- train
| |-- val
| |-- labels
| |-- train
| |-- val
现在运行如下命令
bash prepare.sh然后添加一个classes.txt，你应该得到如下目录，并在生成的YOLOV5_COCO_format得到COCO数据格式的数据集：
YOLOX-Paddle/YOLO2COCO/dataset
|-- YOLOV5
| |-- guangshan
| | |-- images
| | |-- labels
| |-- train.txt
| |-- val.txt
| |-- classes.txt
|-- YOLOV5_COCO_format
| |-- train2017
| |-- val2017
| |-- annotations
可参考YOLOV5_COCO_format下的README.md
配置custom训练文件YOLOX-Paddle/exps/example/custom/nano.py，修改self.num_classes为你的类别数，其余配置可根据喜好调参，使用如下命令启动训练
python tools/train.py -f ./exps/example/custom/nano.py -n yolox-nano -d 1 -b 8
使用如下命令启动验证
python tools/eval.py -f ./exps/example/custom/nano.py -n yolox-nano -c ./YOLOX_outputs_custom/nano/best_ckpt.pdparams -b 64 -d 1 --conf 0.001
使用如下命令启动推理
python tools/demo.py image -f ./exps/example/custom/nano.py -n yolox-nano -c ./YOLOX_outputs_custom/nano/best_ckpt.pdparams --path test.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result
其余部分参考COCO数据集，整个训练文件保存在YOLOX_outputs_custom文件夹
| 姓名 | 郭权浩 |
|---|---|
| 学校 | 电子科技大学研2020级 |
| 研究方向 | 计算机视觉 |
| CSDN主页 | Deep Hao的CSDN主页 |
| GitHub主页 | Deep Hao的GitHub主页 |
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| 后续会有更多论文复现系列推出，欢迎大家有问题留言交流学习，共同进步成长！ |