v2.1-训练时评估、新增评估门限、新增参数计算。

重要更新

• 增加了训练时评估，可以在train.py进行开关或者调整评估周期。
• 更新了评估代码，可以设置计算Recall和Precision的门限。
• 在summary.py新增网络各类参数计算。
• 增加保存权值的方法，loss最低、最近一次等。
• 新增大量注释。

v2.0 -添加了DDP、目标数量计算、EMA

更新特点

• 支持多GPU训练，DP和DDP均可。
• 新增各个种类目标数量计算，在predict.py中的count开启。
• 新增heatmap，支持热力图预测。
• 加入EMA，训练效果得到提升。
• 修复EMA在Init_epoch不为0时的bug。

v1.3 -不同尺寸模型、mosaic、大量的注释、可调整参数等

仓库特点

• 支持不同尺寸模型训练。
• 更新train.py文件，增加了大量的注释，增加多个可调整参数。
• 更新predict.py文件，增加了大量的注释，增加fps、视频预测、批量预测等功能。
• 更新yolo.py文件，增加了大量的注释，增加置信度、非极大抑制等参数。
• 更新voc_annotation.py文件，增加多个可调整参数。
• 更新summary.py文件，用于观看网络结构。

Weights of yolox

v1.0

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