YOLOX

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXyolox 공식 구현 repo 설치 과정 및 개발환경 세팅.사전에 cuda 및 pytorch 설치가 필요하다.그 외 git repo의 Quick Start 를 따라 설치하면 된다.

기존에 사용중이던 yolo v5 model과 비교하여 yolox가 가지는 장점을 서술해보면,yolo v3의 darknet backbone 기반에 몇가지 아이디어를 추가하여 우수한 성능을 보임비슷한 시기(2021년) 발표된 다양한 yolo 시리즈 중 우수한 acc/spe

YOLOX에서 공개한 모델은 경량 모델인 nano, tiny와 yolov3(spp)의 백본인 darknet53, s, m, l, x 모델로 구성된다.coco dataset에 대한 mAP 결과를 보면 V100 기준 속도가 비슷한 YOLOX-m 모델과 YOLOX-Darkn

1\. 비정방형 모델 입력

두달 동안 yolox-darknet53, yolox-X 모델까지 조건을 다르게해서 30번정도 훈련을 완료했다.yolox 알고리즘의 jetson xavier 보드 포팅 및 tensorrt 추론, 성능평가 방법, Nvidia Deepstream 포팅과정은포스팅에 다루지 않