注意:禁止用于商业用途,欢迎个人学习交流!
CoordAttention_YOLOX by Pytorch(基于 2021年CVPR CoordAttention坐标注意力机制的改进版YOLOX目标检测平台)
后续可能还会更新:更换backbone主干特征提取网络、添加注意力模块、Attention_YOLOX实际部署等方案
- CoordAttention(CVPR2021)
- Nvidia Geforce GTX1080Ti
- CUDA10.0
- CUDNN7.0
- windows or linux
- python 3.7
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改变网络结构后,需要重新训练网络,预训练权重不能用
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学习率建议根据自己电脑实际进行设置,小编从0开始重新利用voc数据集训练YOLOX-s网络大概花了几天时间训练了几百个epoch,需要有点耐心呀(首次训练可以考虑使用余弦退火学习率)
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小编小小测试,注意力机制放在网络后面的地方似乎更有效(也符合常理),好像也有相关研究支持,当然没有深入研究过
AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textsize'报错解决方案 https://blog.csdn.net/ratsquealer/article/details/131762360
好久没更了,看到最近有小伙伴让分享下Coodinate Attention YOLOX的预训练权重;由于年代久远只找到这个了,大家可以试一下哈
链接:https://pan.baidu.com/s/1ot5oylilXvLNZnAnQreDPg 提取码:zXip
- YOLOX 应用在医学领域的血细胞形态学检测中似乎效果也挺好,这里先上个检测的效果图,以后有机会再更新更多例如皮肤癌检测等相关模型
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欢迎关注我的bilibili主页:https://space.bilibili.com/362186371
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更多信息,相关视频会在那里更新
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最后,该项目为个人想法的简单实现,敬请期待,以后想到idea再更!
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不喜勿喷,谢谢哈