YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。
性能对比：
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yolox筛选正负样本的方式 yolox采用anchor free的方式，筛选正负样本时包括3个步骤： 初筛根据目标框判断，根据anchor（一个长宽相同的框，和anchor base方法不同）中心点是否落在gt内，也就是计算anchor中心点离gt左右上下4条边的距离是否同时大于0； 初筛根据中心区域判断，寻找anchor中心点是否在gt中心点附近55区域内，判断anchor中心点离55区域的左
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1.Yolox下载 https://blog.csdn.net/weixin_41869644/article/details/120120471 ps：如果coco数据集无法下载成功，请打开手机热点重试 2. Yolox官方网站 https://yolox.readthedocs.io/en/latest/quick_run.html 3.Yolo训练句的解释 (1) python tools/
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旷视科技的yolox号称最好的yolo paper: https://arxiv.org/abs/2107.08430 code: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 安装 Step1. Install YOLOX from source. git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX
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@subpage tutorial_py_face_detection_cn 人脸识别 使用 haar-cascades
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我正在编写一个应用程序，它需要监听麦克风并给我一个实时的振幅和音调输出。我已经找到了如何进行音高识别的方法。我对fft做了很多研究。找到了Android库TarsosDSP wich，使听音高变得非常简单： 我还研究了如何使用内置android进行振幅检测。GetMaxAmplific（）方法。 但我的问题是，我一辈子都不知道如何同时做这两件事。问题是你显然可以运行多个麦克风实例。就像你试图在不同
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在“锚框”一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个像素为中心生成5个不同形状的锚框，那么一张图像上则需要标注并预测200多万个锚框（$561 \times 728 \times 5$）。 减少锚框
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问题内容： 我有一个根视图控制器，没有将其设置为故事板上的任何视图控制器的自定义类。相反，我所有的视图控制器都将此类子类化。 但是，当在视图控制器上按下tabbaritem时，我似乎正在做某事，该控件是rootviewcontroller的子类，即消息未打印。 问题答案： 您不希望视图控制器的基类是UITabBarDelegate。如果要这样做，则所有视图控制器子类都将是标签栏委托。我认为您想要做
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使用https://altbeacon.github.io/android-beacon-library/samples.html中的代码试图检测IBeacon发射器，该发射器是iOS8，如下http://blog.passkit.com/configure-iphone-ibeacon-transmiter/，在哪一步出错了，我需要在区域中使用BeaconIdentifier作为mymonito
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在前面的一些章节中，我们介绍了诸多用于图像分类的模型。在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到