建立虛擬環境

conda create –name yolox python=3.9
conda activate yolox

安裝YOLOX (下載YOLOX的github)

方法一

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip install -U pip && pip install -r requirements.txt
pip install -v -e . # or python setup.py develop

方法二

如果不想用指令進行下載，可手動下載並解壓縮

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

然後再安裝requirement.txt(還不是要用指令XD)

⚠⚠⚠Pytorch、torchversion 要用GPU跑的話，套件要特別去下載 如果不曉得怎麼做，可以去看我另一篇： https://github.com/huchi00057/Pytorch

再回到視窗輸指令進行下載

pip install torch-1.7.1+cu110-cp39-cp39-win_amd64.wh 

安裝pycocotools

pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

下載預訓練模型

wget https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.pth

以及下載yolox_s.pt，而且要放在yolox的資料夾內

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.pth

測試

python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [gpu]

• -f 後面放參數設定的檔案，這邊使用官方的預設參數 exps/default/yolox_s.py
• -d GPU的數量
• -b batch size的值，通常建議gpu*8
  (前人實測資料：8GPU跑5epoch，43分鐘；2GPU跑5eopch，2小時16分鐘)
• -c 後面放預測時使用的 weight 檔，這邊使用官方的預訓練模型 yolox_s.pth
• --path 後面放你要預測的圖片路徑，也可以放想要預測的資料夾路徑，這邊使用官方提供的照片 assets/dog.jpg
• --conf 後面放 confidence 的 threshold，這邊使用 0.25
• --nms 後面放非極大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 的 threshold，這邊使用 0.45
• --tsize 後面放你要將影像 resize 成多大丟進模型裡預測，這邊使用 640
• --save_result 如果要將預測結果存下來可以加這個
• --device 要用什麼 device 預測，可選 cpu 或 gpu，這邊使用 gpu

調整參數

(一) 在 YOLOX/exps/example/custom/yolox_s.py 中，修改資料夾路徑 self.data_dir 和類別數量 self.num_classes

(二) 在 YOLOX/yolox/data/datasets/coco_classes.py 中的類別改成自己對應的類別，例如這邊我改成 car

訓練

python tools/train.py -f exps/example/custom/yolox_s.py -d 0 -b 4 --fp16 -o -c yolox_s.pth

斷掉接續訓練

python tools/eval.py -n yolox-s -c YOLOX_outputs/yolox_voc_s/latest_ckpt.pth -b 8 -d 1 --conf 0.001 -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py

• -n：指定型號
• -c：最後訓練的重量

遭遇Bug之解決

Traceback (most recent call last):
  File "D:\yolox\tools\demo.py", line 14, in <module>
    from yolox.data.data_augment import ValTransform
ModuleNotFoundError: No module named 'yolox'

在它說的那個檔案處加入

import sys
sys.path.append(r' D:\yolox')