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yolox_l_300e_coco.yml 576cda45b8 first commit 2 年之前
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yolox_s_300e_coco.yml 576cda45b8 first commit 2 年之前
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yolox_x_300e_coco.yml 576cda45b8 first commit 2 年之前
yoloxv2_tiny_300e_coco.yml 576cda45b8 first commit 2 年之前

README.md

YOLOX (YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021)

内容

模型库

YOLOX on COCO

网络网络 输入尺寸 图片数/GPU 学习率策略 模型推理耗时(ms) mAPval
0.5:0.95 		mAPval
0.5 		下载链接 配置文件
YOLOX-nano 416 8 300e 2.3 26.1 42.0 下载链接 配置文件
YOLOX-tiny 416 8 300e 2.8 32.9 50.4 下载链接 配置文件
YOLOX-s 640 8 300e 3.0 40.4 59.6 下载链接 配置文件
YOLOX-m 640 8 300e 5.8 46.9 65.7 下载链接 配置文件
YOLOX-l 640 8 300e 9.3 50.1 68.8 下载链接 配置文件
YOLOX-x 640 8 300e 16.6 51.8 70.6 下载链接 配置文件

注意:

  • YOLOX模型训练使用COCO train2017作为训练集，YOLOXv2表示使用与YOLOv5 releases v6.0之后版本相同的主干网络；
  • YOLOX模型训练过程中默认使用8 GPUs进行混合精度训练，默认每卡batch_size为8，默认lr为0.01为8卡总batch_size=64的设置，如果GPU卡数或者每卡batch size发生了改变，你需要按照公式 lrnew = lrdefault * (batch_sizenew * GPU_numbernew) / (batch_sizedefault * GPU_numberdefault) 调整学习率；
  • 为保持高mAP的同时提高推理速度，可以将yolox_cspdarknet.yml中的nms_top_k修改为1000，将keep_top_k修改为100，将score_threshold修改为0.01，mAP会下降约0.1~0.2%；
  • 为快速的demo演示效果，可以将yolox_cspdarknet.yml中的score_threshold修改为0.25，将nms_threshold修改为0.45，但mAP会下降较多；
  • YOLOX模型推理速度测试采用单卡V100，batch size=1进行测试，使用CUDA 10.2, CUDNN 7.6.5，TensorRT推理速度测试使用TensorRT 6.0.1.8。
  • 参考速度测试以复现YOLOX推理速度测试结果，速度为tensorRT-FP16测速后的最快速度，不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的耗时。
  • 如果你设置了--run_benchmark=True, 你首先需要安装以下依赖pip install pynvml psutil GPUtil。

使用教程

1.训练

执行以下指令使用混合精度训练YOLOX

python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml --amp --eval

注意:

  • --amp表示开启混合精度训练以避免显存溢出，--eval表示边训边验证。

2.评估

执行以下命令在单个GPU上评估COCO val2017数据集

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams

3.推理

使用以下命令在单张GPU上预测图片，使用--infer_img推理单张图片以及使用--infer_dir推理文件中的所有图片。

# 推理单张图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg

# 推理文件中的所有图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams --infer_dir=demo

4.导出模型

YOLOX在GPU上推理部署或benchmark测速等需要通过tools/export_model.py导出模型。

当你使用Paddle Inference但不使用TensorRT时，运行以下的命令导出模型

python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams

当你使用Paddle Inference且使用TensorRT时，需要指定-o trt=True来导出模型。

python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams trt=True

如果你想将YOLOX模型导出为ONNX格式，参考 PaddleDetection模型导出为ONNX格式教程，运行以下命令：


# 导出推理模型
python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml --output_dir=output_inference -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams

# 安装paddle2onnx
pip install paddle2onnx

# 转换成onnx格式
paddle2onnx --model_dir output_inference/yolox_s_300e_coco --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file yolox_s_300e_coco.onnx

注意： ONNX模型目前只支持batch_size=1

5.推理部署

YOLOX可以使用以下方式进行部署：

运行以下命令导出模型

python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams trt=True

注意：

  • trt=True表示使用Paddle Inference且使用TensorRT进行测速，速度会更快，默认不加即为False，表示使用Paddle Inference但不使用TensorRT进行测速。
  • 如果是使用Paddle Inference在TensorRT FP16模式下部署，需要参考Paddle Inference文档，下载并安装与你的CUDA, CUDNN和TensorRT相应的wheel包。

5.1.Python部署

deploy/python/infer.py使用上述导出后的Paddle Inference模型用于推理和benchnark测速，如果设置了--run_benchmark=True, 首先需要安装以下依赖pip install pynvml psutil GPUtil。

# Python部署推理单张图片
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu

# 推理文件夹下的所有图片
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_dir=demo/ --device=gpu

5.2. C++部署

deploy/cpp/build/main使用上述导出后的Paddle Inference模型用于C++推理部署, 首先按照docs编译安装环境。

# C++部署推理单张图片
./deploy/cpp/build/main --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco/ --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=paddle --device=GPU --threshold=0.5 --output_dir=cpp_infer_output/yolox_s_300e_coco

速度测试

为了公平起见，在模型库中的速度测试结果均为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的数据(与YOLOv4(AlexyAB)测试方法一致)，需要在导出模型时指定-o exclude_nms=True。测速需设置--run_benchmark=True, 首先需要安装以下依赖pip install pynvml psutil GPUtil。

使用Paddle Inference但不使用TensorRT进行测速，执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams exclude_nms=True

# 速度测试，使用run_benchmark=True
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=paddle --device=gpu --run_benchmark=True

使用Paddle Inference且使用TensorRT进行测速，执行以下命令：

# 导出模型，使用trt=True
python tools/export_model.py -c configs/yolox/yolox_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolox_s_300e_coco.pdparams exclude_nms=True trt=True

# 速度测试，使用run_benchmark=True
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True

# tensorRT-FP32测速
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --trt_max_shape=640 --trt_min_shape=640 --trt_opt_shape=640 --run_mode=trt_fp32

# tensorRT-FP16测速
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolox_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --trt_max_shape=640 --trt_min_shape=640 --trt_opt_shape=640 --run_mode=trt_fp16

注意:

  • 导出模型时指定-o exclude_nms=True仅作为测速时用，这样导出的模型其推理部署预测的结果不是最终检出框的结果。
  • 模型库中的速度测试结果为tensorRT-FP16测速后的最快速度，为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的耗时。

Citations

 @article{yolox2021,
  title={YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021},
  author={Ge, Zheng and Liu, Songtao and Wang, Feng and Li, Zeming and Sun, Jian},
  journal={arXiv preprint arXiv:2107.08430},
  year={2021}
}
网络网络 输入尺寸 图片数/GPU 学习率策略 模型推理耗时(ms) mAPval
0.5:0.95 		mAPval
0.5 		下载链接 配置文件
YOLOXv2-tiny 416 8 300e 1.9 32.4 50.2 下载链接 配置文件