YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021
我们将 YOLO 检测器切换到无锚方式，并采用其他高级检测技术，即解耦头和领先的标签分配策略 SimOTA，以在大型数据集上实现最先进的结果模型规模范围：对于只有 0.91M 参数和 1.08G FLOPs 的 YOLO-Nano，我们在 COCO 上获得了 25.3% 的 AP，比 NanoDet 高出 1.8% AP；对于业界使用最广泛的检测器之一 YOLOv3，我们对其进行了提升在 COCO 上达到 47.3% AP，比当前最佳实践高出 3.0% AP；对于参数量与 YOLOv4-CSP、YOLOv5-L 大致相同的 YOLOX-L，我们在 COCO 上以 68.9 FPS 的速度实现了
如上一篇文章所示，命名和定位图像中的单个对象是一项可以直接完成的任务。然而，这与一般的物体检测不同——一次命名和定位多个物体，没有关于应该检测多少个物体的先验信息。在这篇文章中，我们解释了编写一个基本的单次物体检测器所涉及的步骤：与 SSD（单次多框检测器）不同，但经过简化，设计不是为了获得最佳性能，而是为了易于理解。
