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YOLOX是一个高性能的单阶段目标检测模型，它在YOLO系列的基础上进行了多项重要改进。YOLOX采用经典的三段式结构：主干网络负责特征提取，颈部网络负责多尺度特征融合，检测头负责最终的预测输出。这种设计使得YOLOX在保持高检测精度的同时，也具备了良好的推理速度。
解耦检测头是YOLOX的一个关键创新点。与之前YOLO版本中将分类、回归和目标性预测放在同一个卷积层输出不同，YOLOX将这三个任务分离开来。分类分支负责预测目标的类别概率，回归分支负责预测边界框的坐标，目标性分支负责预测该位置是否存在目标。每个任务都有独立的卷积层进行处理，这种设计有助于提高模型的收敛速度和检测精度。
YOLOX采用了无锚框机制，这是相对于传统目标检测方法的重要改进。传统方法需要预设大量不同尺寸和比例的锚框，而YOLOX直接预测每个网格中心点到目标边界框四条边的距离。具体来说，对于每个网格中心点，模型预测到左边、右边、上边和下边的距离，从而直接回归出边界框的位置。这种方法简化了训练过程中的匹配问题，减少了与锚框相关的超参数调节，使得模型更加简洁高效。
SimOTA是YOLOX引入的简化最优传输分配策略，这是一种动态的标签分配方法。传统方法通常为每个真实框只分配一个正样本，而SimOTA能够根据预测框和真实框之间的匹配程度，动态地为每个真实框分配多个合适的正样本。该方法通过构建成本矩阵，综合考虑分类损失、回归损失和IoU损失，然后使用最优传输算法找到最佳的分配方案。这种动态分配策略能够提供更多的正样本用于训练，从而提高训练效率和模型性能。
YOLOX提供了不同尺寸的模型版本以满足不同应用场景的需求。YOLOX-s参数量约9百万，适合对速度要求较高的场景。YOLOX-m参数量约25百万，在速度和精度之间取得平衡。YOLOX-l参数量约52百万，通常能达到更高的精度。YOLOX-x参数量约99百万，是最大尺寸模型，追求最高精度。这些参数量是模型在推理时所需计算资源和显存占用的重要指标，用户可以根据具体的应用需求和硬件条件选择合适的模型版本。