Win10下搭建旷视YOLOX(新一代anchor-free目标检测网络)并训练自定义CoCo格式数据集

• 注意：原始的YOLOX只支持乌班图系统，因此以下所有操作均需要依赖博主自己的安装包。链接：https://pan.baidu.com/s/1CoQa8WjJ89gNfexK59Ewrw 提取码：qhiv
• 即使原始图像是长方形，在YOLOX的训练过程中博主也建议将原始图像resize到正方形，亲测正方形效果比保持原始比例高，这是YOLO系列网络的特性。
• 为了满足模型能够高效落地化，工业界通常用两种模型：yolov5和yoloX。第一是满足落地友好，即速度高，第二是它们的原生框架用C++调用相对不是特别难。

进入正题：Win10下搭建YOLOX训练框架

• 步骤一：配置基础环境VS2019，同时安装anaconda。
• 步骤二：创建虚拟环境：

  conda create -n yolox python=3.8
  conda activate yolox

• 步骤三： 安装cuda依赖及pyto

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