本文以Bubbliiing的YoloX代码进行注意力机制的增加，原博文参考以下。https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/120476949?spm=1001.2014.3001.5502在此感谢b导的视频，以及对我学习过程中的帮助。在darknet中引入注意力机制在darknet.py文件中加入以下代码。'''注意力模块'''classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes,ratio=16):super(ChannelAttention,self).__i

文章目录前言FocusDecoupleheadStrongdataaugmentationAnchorFreeMultipositivesSimOTA代码实现输入预处理输出后处理参考前言在目标检测2022最新进展中提到YOLOX，YOLOX是由旷视工作，开源了源代码，在知乎的问题上并做出了详细的解答：如何评价旷视开源的YOLOX，效果超过YOLOv5，可谓是“长江后浪推前浪”。YOLOx创新在于使用DecoupledHead、SIMOTA等方式。通过阅读本篇博客，你可以了解yolox的这些创新点背后的原理以及相对应的出处，同时本篇博客也详细介绍YOLOX的实现以及部署（基于tensorflow

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目录前言深度学习模型在AI芯片上部署的一般流程CANN模型部署流程CANNACL接口调用流程(python)步骤1.ACL环境初始化和资源申请步骤2.模型加载步骤3.准备输入数据，预处理，推理，后处理步骤4.卸载模型步骤5.资源释放，acl去初始化用于简化部署的AtlasUtils1.导入相关模块、通过atlas_utils.acl_resource初始化pyACL2.通过atlas_utils.acl_model加载CANN模型3.（可选）通过atlas_utils.acl_dvpp、atlas_utils.acl_image加载图像、进行预处理4.模型推理5.推理完成总结前言平时喜欢玩开发

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