YOLOX: 超越YOLO系列于2021年发布

对YOLOv6的发布充满期待（此前YOLOv4和YOLOv5已面世一年之久），免费获取着实令人着迷！

YOLOX-L版本在COCO数据集上达到了50.0%的AP值，其运行速度为68.9 FPS，相较于YOLOv5-L版本，AP值提升了1.8%。此外，该模型还支持多种部署框架，包括ONNX、TensorRT、NCNN以及Openvino。目前相关代码已正式开源。

YOLOX

YOLOX: 2021年超越YOLO系列的检测模型

• 作者单位：旷视科技
• 代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
• 论文：https://arxiv.org/abs/2107.08430

本报告中，我们提出了基于YOLO系列的若干优化策略，从而构建出一种具备更高性能的目标检测模型——YOLO