YoloRelative

1 Yolox相关基础知识点

1.1 Yolox的论文及代码

• Yolox论文名：《YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021》
• Yolox论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.08430
• Yolox代码地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

1.2. Yolox个版本网络结构图

将各个模型文件转换成onnx格式，再用netron工具打开的方式， 对网络结构进行可视化学习。

1.2.1 Netron工具

使用netron可视化工具，可以清晰的看到每一层的输入输出，网络总体的架构，而且支持各种不同网络框架，简单好用

• 在线版本： https://lutzroeder.github.io/netron/
• app版本： https://github.com/lutzroeder/netron

1.2.2 各个Yolox的onnx文件

各个onnx文件，可以采用代码中的，tools/export_onnx.py脚本，进行转换

1.2.3 各个Yolox网络结构图

• Yolox-Nano网络结构可视图： https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329864
• Yolox-Tiny网络结构可视图：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329848
• Yolox-Darknet53网络结构可视图：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329834
• Yolox-s网络结构可视图：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329727
• Yolox-l网络结构可视图：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329801
• Yolox-x网络结构可视图：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329818

2 Yolox核心知识点

2.1 Yolov3&Yolov4&Yolov5网络结构图

（1）标准网络结构： Yolox-s、Yolox-m、Yolox-l、Yolox-x、Yolox-Darknet53。

（2）轻量级网络结构： Yolox-Nano、Yolox-Tiny。