整個YOLOX原始碼的學習一定要按照以下順序才能整體串起來：Backbone->FPN->Head->->資料讀入原始碼->資料增強原始碼->loss計算原始碼->simOTA原始碼->demo.py腳本->train.py腳本，而該系列博文也遵循該順序來逐行分析代碼，注意是逐行，包括python語法，tensor維度和逐行代碼的作用及應用，其實網路結構本沒有任何神秘的地方，都是一些模塊堆疊起來的，你完全可以沒有任何理由的修改任何一個模塊，看完這個系列后自己完全可以隨便的去對任何網路結構做手腳，而不僅僅局限于一個調參者，
本篇講的是YOLOX中Head的loss計算及反傳，是YOLOX最核心的部分，本節圖比較少，代碼量很足，首先將代碼定位到yolox\models\yolo_head.py中橘色框，我們從這里開始：
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標籤：AI
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