YOLOX

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做目标检测落地，很多团队第一步都是找一套可靠的预训练基线，YOLOX在这类选项里相当省心。它保留了YOLO系列的速度优势，同时去掉了anchor box，训练流程更简洁，精度并没有因此缩水。官方提供的预训练权重从适合边缘设备的小模型一路覆盖到完整规模的大模型，你可以照着COCO基准表里每个尺寸的耗时和精度数据，按自己的硬件条件选一个合适的档位。仓库里还附带了ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO的导出示例，把模型搬到实际运行环境时能少踩不少坑。对于想自己动手改模型并最终部署上线的开发者来说，这个项目是个很踏实的起点。