劲爆！YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载）

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代码地址：https://github.com/meituan/YOLOv6

转自《美团技术团队》

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COCO上的实验结果显示，YOLOv6在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。

01

概述

图1-1 YOLOv6 各尺寸模型与其他模型性能对比

02

Yolov6关键技术

Hardware-friendly 的骨干网络设计

更简洁高效的 Decoupled Head

更有效的训练策略

03

实验结果及可视化

经过以上优化策略和改进，YOLOv6在多个不同尺寸下的模型均取得了卓越的表现。下表1展示了YOLOv6-nano的消融实验结果，从实验结果可以看出，我们自主设计的检测网络在精度和速度上都带来了很大的增益。

下表2展示了YOLOv6与当前主流的其他YOLO系列算法相比较的实验结果。从表格中可以看到：

04

总结与展望

05

参考文献

[1] YOLOv5, https://github.com/ultralytics/yolov5

[2] YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021, https://arxiv.org/abs/2107.08430

[3] PP-YOLOE: An evolved version of YOLO, https://arxiv.org/abs/2203.16250

[4] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again, https://arxiv.org/pdf/2101.03697

[5] CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN, https://arxiv.org/abs/1911.11929

[6] Path aggregation network for instance segmentation, https://arxiv.org/abs/1803.01534

[7] OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection, https://arxiv.org/abs/2103.14259

[8] Computer Architecture: A Quantitative Approach

[9] SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression, https://arxiv.org/abs/2205.12740

06

作者简介

楚怡、凯衡、亦非、程孟、秦皓、一鸣、红亮、林园等，均来自美团基础研发平台/视觉智能部。

© THE END 

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