これは、自分用の作ったメモです。

間違った記述がありましたら、ご指摘いただければ修正します。

項目	yolov4	yolox
参照したgithub	https://github.com/AlexeyAB/darknet	yolox
学習データの形式	yolo形式	COCO形式
上記のフォーマットの解説記事	解説記事	解説記事
アノテーションファイルの流儀	1画像1ファイル	traiｎ分で１つのjsonファイル
bboxの記述	中心のx, 中心のy, w, h	左上のｘ，左上のｙ，ｗ，ｈ
bboxの記述	画像サイズで規格化した座標	pixel 単位の座標
アノテーションツールの例	labelMe	CVAT
軽量なモデル	yolo-tiny	yolox-tiny
設定ファイル(入力サイズなど)	yolov4-tiny.cfg	exps/default/yolox_tiny.py
設定ファイル(学習用のデータの記載)	---	exps/custom/yolox_tiny.py
学習済みの重みファイル	yolov4-tiny.weights	yolox_tiny.pth
重みファイルの形式	独自形式	pytorch
クラスの名称	obj.names	jsonファイルの"categories"に記載
学習開始時に指定する初期値の重みファイル	yolov4	yolox
学習時の画像リスト	train.txtに相対パスで記載	train用のjsonファイルの"images"に記載（ファイル名だけ）
学習中の途中の重みファイル	未記入	例 YOLOX_oupputs/yolox_tinye/epoch_100_ckpt.pth
pypi	tensorflow-yolov4	yolox

付記：
YOLOXではCOCO形式をデータを管理している。データ形式が標準化されているので、検出結果の評価ツールも表示で提供されている。