https://github.com/kay-cottage/CoordAttention_YOLOX_Pytorch

CoordAttention_YOLOX(基于CoordAttention坐标注意力机制的改进版YOLOX目标检测平台）
https://github.com/kay-cottage/CoordAttention_YOLOX_Pytorch

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CoordAttention_YOLOX(基于CoordAttention坐标注意力机制的改进版YOLOX目标检测平台）

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/kay-cottage/CoordAttention_YOLOX_Pytorch
• Owner: kay-cottage
• License: apache-2.0
• Created: 2021-11-02T16:54:21.000Z (over 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-03-28T18:36:59.000Z (almost 2 years ago)
• Last Synced: 2024-08-02T01:22:21.958Z (7 months ago)
• Language: Python
• Size: 5.67 MB
• Stars: 50
• Watchers: 2
• Forks: 10
• Open Issues: 4
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# CoordAttention_YOLOX_Pytorch

*注意：禁止用于商业用途，欢迎个人学习交流！*

## 描述 (Description)

CoordAttention_YOLOX by Pytorch(基于 2021年CVPR CoordAttention坐标注意力机制的改进版YOLOX目标检测平台）

后续可能还会更新：更换backbone主干特征提取网络、添加注意力模块、Attention_YOLOX实际部署等方案

## Paper

* CoordAttention([CVPR2021](https://arxiv.org/abs/2103.02907))

## 环境 (Environment)

* Nvidia Geforce GTX1080Ti

* CUDA10.0

* CUDNN7.0

* windows or linux

* python 3.7

## 注意事项（notes）

1. 改变网络结构后，需要重新训练网络，预训练权重不能用

2. 学习率建议根据自己电脑实际进行设置，小编从0开始重新利用voc数据集训练YOLOX-s网络大概花了几天时间训练了几百个epoch，需要有点耐心呀（首次训练可以考虑使用余弦退火学习率）

3. 小编小小测试，注意力机制放在网络后面的地方似乎更有效（也符合常理），好像也有相关研究支持，当然没有深入研究过

## 预训练权重（Pretrained model）

好久没更了，看到最近有小伙伴让分享下Coodinate Attention YOLOX的预训练权重；由于年代久远只找到这个了，大家可以试一下哈

链接：https://pan.baidu.com/s/1ot5oylilXvLNZnAnQreDPg  提取码：zXip 

## 一些补充（ps）

1. YOLOX 应用在医学领域的血细胞形态学检测中似乎效果也挺好，这里先上个检测的效果图，以后有机会再更新更多例如皮肤癌检测等相关模型

![Imgur](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/QsUWqPChJWaE8j9S6lyjYd87V3BdPROIDgFYjDt09eD7x56KKbcozMOWZVN7A6Aib0lW4ytzf6ztEhgXzba9icNw/0?wx_fmt=png)

## 更多信息：

* 欢迎关注我的bilibili主页：https://space.bilibili.com/362186371

* 更多信息，相关视频会在那里更新

* 最后，该项目为个人想法的简单实现，敬请期待，以后想到idea再更！

* 不喜勿喷，谢谢哈