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

# 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  ## 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