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YOLOX目标检测模型
旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！
如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方：
把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下：
论文与代码模型下载地址：
https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXONNX格式模型转与部署
下载YOLOX的ONNX格式模型（github上可以下载）
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntimehttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.onnx下载ONNX格式模型，打开之后如图：
输入格式：1x3x640x640，默认BGR，无需归一化。输出格式：1x8400x85官方说明ONNX格式支持OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三种方式，而且都提供源码，官方提供的源码参考如下：
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo本人就是参考上述的代码然后一通猛改，分别封装成三个类，完成了统一接口，公用了后处理部分的代码，基于本人笔记本的硬件资源与软件版本：
-GPU 3050Ti-CPU i7 11代-OS：Win10 64位-OpenVINO2021.4-ONNXRUNTIME：1.7-CPU-OpenCV4.5.4-Python3.6.5-YOLOX-TensorRT8.4.x在三个推理平台上测试结果如下：
运行截图如下：
onnxruntime推理
OpenVINO推理
TensorRT推理 - FP32
转威FP16
TensorRT推理 - FP16
总结
之前我写过一篇文章比较了YOLOv5最新版本在OpenVINO、ONNXRUNTIME、OpenCV DNN上的速度比较，现在加上本篇比较了YOLOX在TensorRT、OpenVINO、ONNXRUNTIME上推理部署速度比较，得到的结论就是：
CPU上速度最快的是OpenVINOGPU上速度最快的是TensorRT能不改代码，同时支持CPU跟GPU推理是ONNXRUNTIME
OpenCV DNN毫无意外的速度最慢（CPU/GPU）
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