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sophon-stream yolox element是sophon-stream框架中的一个插件，是一个简单、快速、强大的检测模型。本项目已提供此插件例程，详情请参见 YOLOX Demo
- 支持多路视频流
- 支持多线程处理
sophon-stream yolox插件具有一些可配置的参数，可以根据需求进行设置。以下是一些常用的参数：
{
"configure": {
"model_path": "../data/models/BM1684X/yolox_s_int8_4b.bmodel",
"threshold_conf": 0.5,
"threshold_nms": 0.5,
"bgr2rgb": true,
"mean": [
0,
0,
0
],
"std": [
0.0039216,
0.0039216,
0.0039216
],
"stage": [
"pre"
],
"roi": {
"left": 600,
"top": 400,
"width": 800,
"height": 600
}
},
"shared_object": "../../../build/lib/libyolox.so",
"id": 0,
"device_id": 0,
"name": "yolox",
"side": "sophgo",
"thread_number": 2
}| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model_path | 字符串 | "../data/models/BM1684X/yolox_s_int8_4b.bmodel" | yolox模型路径 |
| threshold_conf | 浮点数或map | 0.5 | 目标检测物体置信度阈值，设置为浮点数时，所有类别共用同一个阈值；设置为map时，不同类别可以使用不同阈值，此时还需要正确设置class_names_file |
| threshold_nms | 浮点数 | 0.5 | 目标检测NMS IOU阈值 |
| bgr2rgb | bool | true | 解码器解出来的图像默认是bgr格式，是否需要将图像转换成rgb格式 |
| mean | 浮点数组 | 无 | 图像前处理均值，长度为3；计算方式为: y=(x-mean)/std；若bgr2rgb=true，数组中数组顺序需为r、g、b，否则需为b、g、r |
| std | 浮点数组 | 无 | 图像前处理方差，长度为3；计算方式同上；若bgr2rgb=true数组中数组顺序需为r、g、b，否则需为b、g、r |
| stage | 列表 | ["pre"] | 标志前处理、推理、后处理三个阶段 |
| roi | map | 无 | 预设的ROI，配置了此参数时，只会对ROI框取的区域进行处理 |
| class_names_file | 字符串 | 无 | threshold_conf为浮点数时不生效，可以不设置；当threshold_conf为map时启用，class name文件的路径 |
| shared_object | 字符串 | "../../../build/lib/libyolox.so" | libyolox 动态库路径 |
| id | 整数 | 0 | element id |
| device_id | 整数 | 0 | tpu 设备号 |
| name | 字符串 | "yolox" | element 名称 |
| side | 字符串 | "sophgo" | 设备类型 |
| thread_number | 整数 | 1 | 启动线程数 |
注意： stage参数，需要设置为"pre"，"infer"，"post" 其中之一或相邻项的组合，并且按前处理-推理-后处理的顺序连接element。将三个阶段分配在三个element上的目的是充分利用各项资源，提高检测效率。