YoloX大升级：阿里巴巴提出新框架，超越Yolov6和PPYoloE（附源代码）

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关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ ComputerVisionGzq 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 代码地址：  https://github. com/alibaba/EasyCV 计算机视觉研究院专栏 最新阿里巴巴研究员，基于自研平台，对YoloX检测框架进行了改进，并且效率更快，超越了Yolov6和PP-YoloE等网络。 01 概述 EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV在阿里巴巴集团内支撑了搜索、淘系、优酷、飞猪等多个BU业务，同时也在阿里云上服务了若干企业客户，通过平台化组件的形式，满足客户自定定制化模型、解决业务问题的需求。 此外，基于PAI团队多年积累的深度学习训练、推理加速技术，在EasyCV中也集成了IO优化，模型训练加速、量化裁剪等功能，在性能上具备自己的优势。基于阿里云的PAI产品生态，用 ………………………………