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1. YOLOX的网络结构图与代码YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOx的网络结构图(清晰版)_YMilton的专栏-CSDN博客(
https://blog.csdn.net/YMilton/article/details/120268832?spm=1001.2014.3001.5502
(1) 网络结构图
(2) yolox代码URL：
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
2. yolox如何训练coco数据
(1) 第一步(参数理解)：yolox训练数据的入口为YOLOX-main/tools/train.py。main函数中通过get_exp获取训练过程相关的超参数。
其中train.py中的make_parser函数的参数解析如下：
-expn: 训练过程数据保存的位置，默认位置是tools/YOLOX_outputs中的目录，如果指定-expn xxx，则tools/YOLOX_outputs/xxx
-n: 指定训练过程的模型名称，如yolox-s，yolox-m，yolox-l，yolox-x，yolox-tiny等
-b: 训练过程中的batch size大小
-d: 指定训练过程中使用的设备
-f: 设置训练过程中数据加载的python文件，如exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py
-c: 设置预训练权重文件
-e: 开始训练的周期数
--fp16: 是否允许Apex的混合精度加速，使得训练时间缩短。代码实现如下：
from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1") # 这里是“欧一”，不是“零一”
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
scaled_loss.backward()混合精度训练（Mixed Precision）的精髓在于“在内存中用 FP16 做储存和乘法从而加速计算，用 FP32 做累加避免舍入误差”。混合精度训练的策略有效地缓解了舍入误差的问题。
-o: 是否首先占用GPU内存进行训练
opts: 通过命令行的形式修改训练过程的超参数
(2) 第二步(数据加载)：训练过程中如果指定为VOC数据，则通过
-f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py
完整的训练语句：
python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 8 -b 64 --fp16 -o -c /path/to/yolox_s.pth 其中训练的时候VOC数据需要解压到datasets中，如图
训练过程中如果是指定COCO数据集（COCO数据集不在YOLOX-main/datasets中），需要在example中自己创建yolox_coco_s.py文件(从yolox_voc_s.py中复制内容到yolox_coco_s.py中)，训练的语句
python tools/train.py -f ../exps/example/yolox_coco/yolox_coco_s.py -b 8 -o --fp16本文中COCO数据集在E:/DataSets/COCO中，其中yolox_coco_s.py文件的配置主要包括网络大小构建(Exp的构造函数)、训练数据集获取(get_data_loader)与验证数据集获取(get_eval_loader)。代码解释如下：
1) 构造函数中的self.depth与self.width控制yolox网络的大小，其中网络大小包括s、m、l、x，不同网络的depth与width不同，s: depth=0.33，width=0.50；m: depth=0.67，width=0.75；l：depth=1.0，width=1.0；x: depth=1.33，width=1.25。其中self.input_size控制网络输入的大小。构造函数如下：
def __init__(self):
super(Exp, self).__init__()
self.num_classes = 80
self.depth = 0.33 #控制网络的深度与宽度
self.width = 0.50
self.input_size=(416,416) # 网络输入大小
self.exp_name = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[1].split(".")[0]2) 加载训练数据集，需要修改VOCDetection为COCODataset，data_dir指定训练数据集的路径，json_file指定训练集标签的json文件，name指定训练的名称，其他的不变。修改如下
# COCO数据的加载
dataset = COCODataset(data_dir='E:/DataSets/COCO', json_file='instances_train2014.json', name='train2014',img_size=self.input_size, preproc=TrainTransform(rgb_means=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_labels=50))3) 加载验证数据集，同样需要修改VOCDetection为COCODataset对象，data_dir指定验证集路径，json_file指定标注json文件。
# 验证数据集加载
valdataset = COCODataset(data_dir='E:/DataSets/COCO', json_file='instances_val2014.json', img_size=self.test_size, preproc=ValTransform(rgb_means=(0.485, 0.456, 0.406),std=(0.229, 0.224, 0.225)))最终的网络加载、COCO训练数据集加载、COCO验证数据集加载的整个代码如下：
# encoding: utf-8
import os
import torch
import torch.distributed as dist
from yolox.exp import Exp as MyExp # Exp:为yolox.exp中的文件yolox_base.py的类Exp
class Exp(MyExp):
def __init__(self):
super(Exp, self).__init__()
self.num_classes = 80
self.depth = 0.33 #控制网络的深度与宽度
self.width = 0.50
self.input_size=(416,416) # 网络输入大小
self.exp_name = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[1].split(".")[0]
# 加载COCO训练数据集
def get_data_loader(self, batch_size, is_distributed, no_aug=False):
from yolox.data import (COCODataset, TrainTransform, YoloBatchSampler, DataLoader, InfiniteSampler,
MosaicDetection)
# COCO数据的加载
dataset = COCODataset(data_dir='E:/DataSets/COCO', json_file='instances_train2014.json', name='train2014',
img_size=self.input_size, preproc=TrainTransform(rgb_means=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_labels=50))
# Mosaic的处理
dataset = MosaicDetection(dataset, mosaic=not no_aug, img_size=self.input_size,
preproc=TrainTransform(rgb_means=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_labels=120),
degrees=self.degrees, translate=self.translate,scale=self.scale, shear=self.shear,
perspective=self.perspective, enable_mixup=self.enable_mixup)
self.dataset = dataset
if is_distributed:
batch_size = batch_size // dist.get_world_size()
sampler = InfiniteSampler(len(self.dataset), seed=self.seed if self.seed else 0)
batch_sampler = YoloBatchSampler(sampler=sampler, batch_size=batch_size, drop_last=False, input_dimension=self.input_size, mosaic=not no_aug)
dataloader_kwargs = {"num_workers": self.data_num_workers, "pin_memory": True}
dataloader_kwargs["batch_sampler"] = batch_sampler
train_loader = DataLoader(self.dataset, **dataloader_kwargs)
return train_loader
# 加载COCO验证数据集
def get_eval_loader(self, batch_size, is_distributed, testdev=False):
from yolox.data import COCODataset, ValTransform
valdataset = COCODataset(
data_dir='E:/DataSets/COCO',
json_file='instances_val2014.json',
img_size=self.test_size,
preproc=ValTransform(rgb_means=(0.485, 0.456, 0.406),std=(0.229, 0.224, 0.225))
)
if is_distributed:
batch_size = batch_size // dist.get_world_size()
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(valdataset, shuffle=False)
else:
sampler = torch.utils.data.SequentialSampler(valdataset)
dataloader_kwargs = {"num_workers": self.data_num_workers,"pin_memory": True,"sampler": sampler}
dataloader_kwargs["batch_size"] = batch_size
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(valdataset, **dataloader_kwargs)
return val_loader
def get_evaluator(self, batch_size, is_distributed, testdev=False):
from yolox.evaluators import COCOEvaluator
val_loader = self.get_eval_loader(batch_size, is_distributed, testdev=testdev)
evaluator = COCOEvaluator(dataloader=val_loader, img_size=self.test_size, confthre=self.test_conf,
nmsthre=self.nmsthre, num_classes=self.num_classes)
return evaluator
训练结果输出
训练过程中会在tools/YOLOX_outputs/yolox_coco_s中生成训练过程存储的日志文件。
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