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时间:2023-01-16 10:18来源:http://www.java1234.com 作者:转载  侵权举报
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主要内容:
1. 概述
YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。本框架
同时专注于检测的精度和推理效率,在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano
在 COCO 上精度可达 35.0% AP,在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;YOLOv6-s
在 COCO 上精度可达 43.1% AP,在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面,
YOLOv6 支 持 GPU(TensorRT)、CPU(OPENVINO)、ARM(MNN、TNN、
NCNN)等不同平台的部署,极大地简化工程部署时的适配工作。
目前,项目已开源至 Github,传送门:YOLOv6。欢迎有需要的小伙伴们 Star 收
藏,随时取用。
精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架
目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性技术,在工业界得到了广泛的应用,其
中 YOLO 系列算法因其较好的综合性能,逐渐成为大多数工业应用时的首选框
架。至今,业界已衍生出许多 YOLO 检测框架,其中以 YOLOv5 [1] 、YOLOX [2] 和
PP-YOLOE [3] 最具代表性,但在实际使用中,我们发现上述框架在速度和精度方面
仍有很大的提升的空间。基于此,我们通过研究并借鉴了业界已有的先进技术,开发
了一套新的目标检测框架——YOLOv6。该框架支持模型训练、推理及多平台部署
等全链条的工业应用需求,并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优
化,在 COCO 数据集上,YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法,相关
结果如下图 1 所示:

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