(yolox模型介绍)

1、现在流行的目标检测网络大部分都是基于anchor的，比如SSD系列，v2以后的yolo，还有faster rcnn系列基于anchor的目标检测网络会预设一组大小不同的anchor，比如32x3264x64128x128256x256，这么多anchor，我们应该放置在哪几层比较合适呢这个时候感受野的大小是一个重要的考虑因素放置anchor层的；yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1，ssd，yolov2，yolov3，当然现在yolov4也出现了这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记，因此会涉及到很多和yolov1实现的对比 fast rcnn系列的模型的套路 1使用事先设定的bounding boxes， 和fasterRCNN区别是没有使用RPN和Pooling操作 论文的贡献 1；1什么是 Nanodet Nanodet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchorfree 目标检测模型，是基于 FCOS 模型进行轻量化改进而来的 2Nanodet 跟其他模型的性能对比 华为 P30 上用 NCNN 移植跑 benchmark，一张图片仅需 1023 毫秒，比 YoloV4Tiny 快 3 倍，参数量小 6 倍，COCO mAP05095；回归与分类的平衡 YOLOv5一次预测置信度宽高和类别，虽然简化了步骤，但可能导致精度上的一些挑战通过sigmoid函数处理x和y值，以及对宽高预测的限制，YOLOv5努力减少网格敏感性正样本匹配策略，如IOU或极值判断，增加了正样本数量，优化了模型的性能在计算损失时，分类任务采用二元交叉熵，框损失则。

2、两阶段 方法先对感兴趣的区域进行选择，然后进一步对候选框内做分类和回归，最终输出选择的框以及对应的分类两阶段的模型有RCNN系列，比如 RCNN，FastRCNN，FasterRCNN 等两阶段模型的优点是精度高，但是速度及较慢一阶段 方法直接对anchor进行回归和分类，得到最终目标框和类别，算法有 YOL。

3、毕设只跑了yolov5模型有可能过，但这取决于多个因素，包括毕设的要求模型的实现细节结果的质量以及报告的完整性等首先，要明确毕设的具体要求不同的学校专业或导师对毕设的要求各不相同如果毕设的要求仅仅是实现一个目标检测模型，并且yolov5模型的选择是合适的，那么只跑了yolov5模型是可能。

4、有一个称之为 depthwise channel multiplier 的概念，也就是深度分离通道放大器，如果这个放大器大于1，比如为5，那么一个卷积核就相当于输入一个通道输出5个通道了，这个参数就是调整模型大小的一个超参数执行的运算次数为K x K x C X Hout X Wout注意相比之前普通的卷积运算可以说少乘了个C，运算量可以说是。

5、整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现endtoend的目标检测，整个系统如图所示首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标相比RCNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是endtoend的 具体来说，Yolo的CNN网络将输入的图片分割成 网格，然；数据不平衡如果数据集中某些类别的样本数量过多或过少，可以采取数据增强数据平衡或重采样等方法来解决超参数设置YoloV8有许多超参数，包括网络结构学习率批次大小等正确设置这些超参数非常重要，通常需要进行调试和优化模型初始化合适的模型初始化可以加速训练过程，确保模型在训练开始时不。