Megvii-BaseDetection / Megvii-BaseDetection/YOLOX
evaluation during training
Nobody has claimed this yet.
- Dominant language
- Python
- Stars
- 10.6k
- Forks
- 2.5k
- PR merge metrics
- No merged PRs in 30d
Description


╒══════════════════╤════════════════════════════╕
│ keys │ values │
╞══════════════════╪════════════════════════════╡
│ seed │ None │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ output_dir │ './YOLOX_outputs' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ print_interval │ 10 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ eval_interval │ 10 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ num_classes │ 20 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ depth │ 0.33 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ width │ 0.375 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ data_num_workers │ 4 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ input_size │ (352, 352) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ random_size │ (10, 20) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ data_dir │ None │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ train_ann │ 'instances_train2017.json' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ val_ann │ 'instances_val2017.json' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ degrees │ 10.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ translate │ 0.1 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ scale │ (0.5, 1.5) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ mscale │ (0.8, 1.6) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ shear │ 2.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ perspective │ 0.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ enable_mixup │ False │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ warmup_epochs │ 3 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ max_epoch │ 20 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ warmup_lr │ 0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ basic_lr_per_img │ 0.00015625 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ scheduler │ 'yoloxwarmcos' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ no_aug_epochs │ 15 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ min_lr_ratio │ 0.05 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ ema │ True │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ weight_decay │ 0.0005 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ momentum │ 0.9 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ exp_name │ 'yolox_tiny_custom' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ test_size │ (352, 352) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ test_conf │ 0.01 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ nmsthre │ 0.65 │ │
╘══════════════════╧════════════════════════════╛
Contributor guide
No contributing guide indexed for this repository
First steps
- Read the whole issue, then the project's contributing guide.
- Comment on the issue to say you are picking it up — it saves two people doing the same work.
- Fork the repository and make your change on a branch.
- Open a pull request that references the issue number.
Research direction
Start by reproducing the training run with the configuration shown in the issue, including eval_interval, max_epoch, input_size, and the custom experiment name. Then trace the YOLOX training and evaluation entry points to determine what behavior differs from the screenshots; the issue does not state the expected result or name files or tests, so completion criteria are not defined.
Written by the indexing model from the issue text.
Assessment
- Tech stack
- python, pytorch
- Domain
- computer-vision, machine-learning
- Issue type
- Bug
- Difficulty
- 4/5
- Estimated time
- 3-5 days
- Activity status
- Stale
- Clarity
- Needs clarification
- Newbie friendliness
- 20/100