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-# RTMDet_mmcv
+# yolox_mmcv
 ## 论文
 `YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021`<br>
 [论文链接](https://arxiv.org/abs/2107.08430)
@@ -46,7 +46,7 @@ pip install mmdet==3.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 ```
 
 ## 数据集
-COCO2017（在网络良好的情况下，如果没有下载数据集，程序会默认在线下载数据集）
+COCO2017
 
 [训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip)
 
@@ -77,8 +77,7 @@ COCO2017（在网络良好的情况下，如果没有下载数据集，程序会
 ```
 
 ## 训练
-- 数据集放置位置默认为当前目录下 data/
-- 如需要变更数据集目录 请修改 configs/\_base_\/datasets/coco_detection.py 下的 data_root
+- 如需要变更数据集目录 请修改 configs/yolox/yolox_s_8xb8-300e_coco.py 下的 data_root
 ```python
 bash ./train.sh
 ```
@@ -91,7 +90,7 @@ python demo/image_demo.py demo/demo.jpg ./configs/yolox/yolox_s_8xb8-300e_coco.p
 ```
 ## result
 ![result](./resources/result.jpg)
-## 精度
+### 精度
 |   模型名称   | batchsize | amp混精 |  精度  |
 |:--------:|:---------:|:-----:|:----:|
 | yolox-s |    256    |  off  | 40.3 |

docker/Dockerfile

 FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
 RUN source /opt/dtk/env.sh
-COPY requirements.txt requirements.txt
-COPY requirements/ requirements/
 RUN pip3 install mmdet==3.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/