YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX
YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX
YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合,提出了 YOLOX,不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。

前言: 不少开发者对 YOLOX 很感兴趣 , 希望在自己的笔记本安装测试,哪怕速度慢一些, 但笔记本一般都没有配置带CUDA 核心的GPU
YOLOX 在CPU 环境中碰到的问题及解决方法 , 总结了一下, 大部分是缺少判断GPU 导致的cuda 类的错误 !

一、 配置基础环境
本机的环境:
| 操作系统 | Win10 |
| Python版本 | 3.8.10 |
| Pytorch版本 | 1.12+cpu |
| Cuda版本 | None |
1.1 下载源码
GitHub地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX,下载完成后放到D盘根目录

然后执行下面的命令,
1) 安装所有的依赖包。
pip install -r requirements.txt


错误提示 : error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsof
t C++ Build
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