YOLOv6又快又准的目标检测框架 已开源

先看YOLOv6精度：

右下角有个明显的漏检，比yoloe召回率要低，1060单张图片30ms左右，比yolov5s慢；优点：支持tensorrt

yoloe-s效果：

yoloe使用心得笔记：

yoloe 目标检测使用笔记_AI视觉网奇的博客-CSDN博客

yolov5精度：

yoloe精度：

 以下内容转自：

劲爆！YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载）

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

精度对比：

图1-1 YOLOv6 各尺寸模型与其他模型性能对比

图1-2 YOLOv6 与其他模型在不同分辨率下性能对比

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Yolov6关键技术

Hardware-friendly 的骨干网络设计

图2 Roofline Model 介绍图

图3 Rep算子的融合过程[4]

图4 EfficientRep Backbone 结构图

图5 Rep-PAN 结构图

更简洁高效的 Decoupled Head

图6 Efficient Decoupled Head 结构图

更有效的训练策略

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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。

表1 YOLOv6-nano 消融实验结果

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：

表2 YOLOv6各尺寸模型性能与其他模型的比较

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总结与展望