YOLOX训练高精度车辆检测资源文件介绍
本仓库提供了一个资源文件，用于支持YOLOX模型的高精度车辆检测训练。该资源文件包含了训练过程中所需的数据集、代码以及其他必要的文件。
资源文件内容
- 数据集：
- 包含从COCO、VisDrone和KITTI数据集中提取的车辆检测数据。
- 数据集已经过处理，转换为VOC格式，并进行了类别合并，统一使用
car标签。
- 代码：
- 数据集处理代码：用于将原始数据集转换为VOC格式。
- 类别合并代码：用于将多个车辆类别合并为一个类别。
- YOLOX训练代码：用于训练高精度车辆检测模型。
- 其他文件：
- 训练日志：记录训练过程中的关键信息。
- 模型权重文件：包含预训练模型的权重，可用于微调或直接使用。
使用说明
- 数据集准备：
- 下载并解压数据集文件。
- 使用提供的代码将数据集转换为VOC格式。
- 模型训练：
- 配置训练环境，确保安装了所有必要的依赖库。
- 运行训练代码，开始训练高精度车辆检测模型。
- 模型评估：
- 使用测试集对训练好的模型进行评估。
- 根据评估结果调整模型参数或数据集。
注意事项
- 数据集处理过程中，请确保所有文件路径正确。
- 训练过程中，建议使用GPU以加速训练进程。
- 如有任何问题，请参考相关文档或联系作者。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于：
- 提供更多的数据集。
- 改进数据处理和模型训练代码。
- 提交问题和建议。
许可证
本资源文件遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。