YOLOX-S
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開始行:
* 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．
----
|~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...
|''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-fr...
----
** 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|
----
** 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|
----
** 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
----
** 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...
終了行:
* 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...
|''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-fr...
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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...
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