YOLOX之Windows环境配置
Windows下的安装配置步骤
- 从github上clone yolox项目到本地磁盘
- 创建新的环境或者使用之前已经创建完成的环境，查看requirements.txt文件中所要求的依赖库是否都已安装。 我这里是在conda环境下，使用的之前在用的环境，所以大部分的依赖库都已安装完成
- 在YOLOX根目录下打开新的终端，conda切换到刚才创建的环境下，执行以下命令：
python setup.py develop
4. 安装
pycocotools 根据 安装pycocotools 安装， a) git clone [https://github.com/cocodataset/cocoapi.git](https://github.com/cocodataset/cocoapi.git) b) 进入到PythonAPI文件夹中，执行 python setup.py build_ext install ，出现了如下报错： cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp” 根据 链接【上述问题解决方案】 修改 setup.py文件如下：
- 安装
apex按照以下步骤安装即可，没有遇到问题：
git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python setup.py install
- 测试 从github主页的benchmark中下载模型，将模型放在 YOLOX的根目录下，执行如下命令：
python .\tools\demo.py image -f exps/default/yolox_l.py -c yolox_l.pth --path .\assets\dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device cpu
上图时yoloxl的执行结果，当使用yolox_s时，结果挺差，就不上图了。
关于导包错误：No module named xxx
在windows下的VScode下，尝试运行train.py，但是显示报错No module named yolox
这里的解决方法是在train.py中，添加sys路径，写在代码上面：
import sys
sys.path.append("../")
错误出现分析
当前出现导包的错误，主要有两点：
- yolox包与yolox.py 文件同名，导包错误
- 路径的错误问题，大体就是包内文件相互导入时的问题
这里包的导入相关理解不是特别深刻。请多批评指正。
环境：win10 + conda+ torch1.7 + vscode
出现问题的位置主要在yolox.models下的文件导包位置，这里对出现上述问题以及解决方法做下记录
首次出现的问题是：
yolox.py 文件中不能导入同级文件
解决的方法：
在 yolo_head.py文件 中，其它同级目录文件中也可以借鉴， 有 from yolox.utils import xxx ,这里，将添加 utils 包的路径到 sys.path ，然后直接导包 utils ，原因大概是 yolox包与 同级目录下的 [yolox.py](http://yolox.py) 文件同名，导致的导包错误。
如果有类似下面的错误，
Traceback (most recent call last):
File "e:/Code/Git/yolox2/YOLOX/yolox/models/yolox.py", line 14, in <module>
from yolo_pafpn import YOLOPAFPN
File "e:\Code\Git\yolox2\YOLOX\yolox\models\yolo_pafpn.py", line 9, in <module>
from .network_blocks import BaseConv, CSPLayer, DWConv
ImportError: attempted relative import with no known parent package
可以尝试将包名钱面的 . 去掉
如果仍然出现找不到包的问题，添加上一层，也就是文件所在的包
实际使用中，仍然会出现
ImportError: attempted relative import with no known parent package
- 这样的报错，在报错的导包语句那里修改，添加该文件的上一层，即包名添加上。如果提示找不到上层包，sys.path添加上层的路径。
- 非yolox包下的文件，如果出现导包错误的问题，可以添加工程根目录的相对路径 如：voc.py文件中导入voc_classes时出现错误，我这样导入，就可以了： from yolox.data.datasets.datasets_wrapper import Dataset from yolox.data.datasets.voc_classes import VOC_CLASSES
注意导包时，如果文件与yolox.py同级目录，那么导入包内的文件要干掉yolox包名
例如：
yolox_head.py 文件中有 from yolox.utils import xxx, 这里通过上一步添加包之后，直接可以从 utils 包中导入，避免出现yolox。
训练自定义数据集
使用自定义数据集，数据集采用的是VOC格式，两个类别。官方教程中是为数据添加软连接。当前环境是Widows，所以需要对代码进行部分修改，避免数据集重复存放。
自定义VOC数据集添加到工程中
通过代码回溯，我们找到获取加载数据集的dataloader是在exp文件中的。而默认是加载coco格式的数据集的。这里通过自定义exp以及修改yolox/data/dataloading.py中的get_yolox_datadir()函数【 这里是为了避免再把数据集复制一遍，可以不处理，按照官方教程来】来实现。
- 自定义expfile， 根据exps/custom/yolox_voc/yolox_voc_s.py来自定义exp，注意这里修改类别以及网络尺寸。
- 在train.py中，命令行解析的位置，修改exp_file的默认值为自定义的expfile，或者命令行中指定
- 在yolox_voc_s.py文件中，数据集文件夹路径是通过 get_yolox_datadir()函数 来获取的。而且后面eval等一些操作也调用了这个函数。所以这里我们对这个函数进行修改，以适应自定义的数据集格式以及路径
- 定义一个全局变量，指向VOCViket文件夹的上一层目录。或者这里随便修改，返回值保证为VOCdevkit文件夹的上一层文件夹路径即可
这个步骤是为了不再复制一遍数据集
- 注意调整数据集中，VOC2007\ImageSets\Main这个路径下，数据集文件索引的文件名称。与代码中对应。或者修改代码也可以。
- 修改yolox\data\datasets\voc_classes.py 文件中的VOC_CLASS 如果你是自定义的数据集，那么在VOC_CLASS中，修改为自定义的类别
- 修改voc.py中标签读取的代码。
这个部分是我根据自己的数据集进行的处理，请忽略 之前制作的VOC数据集，有从其它数据集中直接拿过来使用的数据。自定义的目标类别有两类，但是拿过来的数据集中，关于我自定义的一个类别，它们又分了很多小类别。使用时，我是直接把这些小类别统一弄成了一个大类别，写在了txt文件中。
结束：
Original: https://blog.csdn.net/u011428210/article/details/120563092
Author: CaptainSG
Title: 目标检测之YOLOX–Windows系统下的环境配置
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