YOLOX-S の変更点

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#author("2026-01-11T12:12:58+09:00","default:ait-survey","ait-survey")
#author("2026-01-20T18:27:08+09:00","default:ait-survey","ait-survey")
* YOLOX-S プロジェクト構成 [#k197bcae]
[[本家:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX]]~
研究室が基盤としている物体検出モデルです．

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|~部位|~コンポーネント|~役割|~YOLOX-sでの設定|
|''Backbone''|''Modified CSPDarknet''|特徴量抽出|Depth: 0.33, Width: 0.50, SiLU使用|
|''Neck''|''PAFPN''|特徴量ピラミッド統合|Width: 0.50|
|''Head''|''Decoupled Head''|検出（分類・位置）|Anchor-free, Class/Reg分岐|

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** 主要ディレクトリ [#v04d292f]

|ディレクトリ|内容|h
|YOLOX/|YOLOX公式フレームワーク（サブモジュール）|
|dataset/|生データセット（inaoka, Yamamoto, Himaka等）|
|prepared_datasets/|YOLOX形式に変換済みデータ|
|YOLOX_outputs/|学習結果（モデル、ログ、可視化画像）|
|configs/|プロジェクト別YAML設定ファイル|
|exps/|実験定義（yolox_s_custom.py）|
|tools/|ユーティリティスクリプト群|
|docs/|ドキュメント|

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** 主要ツール (tools/) [#b233681d]

|スクリプト|用途|h
|train_with_visualization.py|学習（可視化付き）|
|create_coco_for_yolox.py|データセット変換|
|visualize_augmentation.py|データ拡張の可視化|
|inference.py|推論|
|eval_with_visualization.py|評価|
|analyze_annotation_impact.py|アノテーション分析|

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** ワークフロー [#fef6f344]

 1. configs/で設定ファイル作成
 2. create_coco_for_yolox.py でデータ準備
 3. train_with_visualization.py で学習
 4. YOLOX/tools/demo.py で推論

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** 重要ファイル [#g4540bb7]

- yolox_s.pth - 事前学習済みモデル
- environment.yml - Conda環境定義
- exps/yolox_s_custom.py - カスタムモデル定義（環境変数で動的設定）