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  • YoloV6+TensorRT+ONNX:基于WIN10+TensorRT8+YoloV6+ONNX的部署


    上周就听说v6出来了,心想特么的不会和v7一样吧,看了具体是美团推出的,具体大家自己看看吧

    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,欢迎有需要的小伙伴们 Star 收藏,随时取用。

    项目地址:https://github.com/meituan/YOLOv6

    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

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/125483815
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