通过git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git或者下载方式获得旷世在github上共享的工程文件。1. 虚拟环境创建通过如下命令在conda下创建用于工程YOLOX的虚拟环境，假设虚拟环境为yoloxconda create -n yolox python=3.8然后通过命令conda activate yolox进入yolox虚

不同点：1. yolov4采用了较多的数据增强方法(图像增强方法(Data Augmentation)_YMilton的专栏-CSDN博客,博客中方法都使用)，而yolov5进行了3中数据增强：缩放、色彩空间调整与Mosaic数据增强。2. yolov5锚点框是基于训练数据集自动学习的，而yolov4没有自适应锚点框。3. yolov5采用的激活函数包括leakyReLU和Sigmoid，yolo

YOLO系列网络结构图

目录1. 降维问题2. 向量与基变换2.1 内积与投影2.2 基2.3 基变换的矩阵3.协方差矩阵及优化目标3.1 方差3.2协方差3.3协方差矩阵3.4协方差矩阵对角化4. 算法与实例4.1 PCA算法4.2 实例5. 讨论PCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。...

YOLO系列网络结构图2. Yolov4网络结构图3. Yolov5网络结构图4. Yolox网络结构图

1. 口罩遮挡人脸数据由武汉大学多媒体研究中心发起，目前是全球最大的口罩遮挡人脸数据集。分为真实口罩人脸和模拟口罩人脸两部分，真实口罩人脸包括525人的5000张口罩人脸和9万张正常人脸。模拟口罩人脸包含1万个人共50万张模拟人脸数据集。应用项目：人脸检测、人脸识别URL:https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset2.

不同点：1. yolov4采用了较多的数据增强方法(图像增强方法(Data Augmentation)_YMilton的专栏-CSDN博客,博客中方法都使用)，而yolov5进行了3中数据增强：缩放、色彩空间调整与Mosaic数据增强。2. yolov5锚点框是基于训练数据集自动学习的，而yolov4没有自适应锚点框。3. yolov5采用的激活函数包括leakyReLU和Sigmoid，yolo