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 ...
在本文为YOLOv6-v2的设计中,对于YOLOv6m采用了2/3的部分比率,对于YOLOv6l采用了1/2的部分比率,旨在获得更好的性能。 C. 缩放策略 继承YOLOv5的做法,本文使用深度倍增器和宽度倍增器的比例策略来生成不同大小的模型。在YOLOv6-v1和YOLOv6-v2中,基础骨干的深度设置都为[1, 6, 12, 18, 6],宽度设置分别...
首先,根据预测结果pred和真实标签targets计算目标检测损失、类别损失和边界框损失。这些损失分别由compute_loss函数中的compute_obj_loss、compute_cls_loss和compute_bbox_loss函数计算得到。 2. 然后,将目标检测损失、类别损失和边界框损失加权求和,得到总体损失值。 3. 最后,返回总体损失值和各个损失项。 4. bbox...
YOLO从上面结构看,一共含有三个探测层,这三个探测层使用各自不同的anchors得到不同尺度下的对象的检测; YOLO的检测首先是将图像进行划分块,每个块称为一个cell, 针对每个cell,通过(4+1+c)*k个大小为1*1的卷积核进行卷积预测; k为取得预设边界框的个数,c为预测的类别数(你预测的到底是什么类别,预设在coco ...
YOLOC中支持的模块有: 主流🚀YOLOv3 模型网络结构; 主流🚀YOLOv4 模型网络结构; 主流🚀Scaled_YOLOv4 模型网络结构; 主流🚀YOLOv5 模型网络结构; 主流🚀YOLOv6 模型网络结构; 主流🚀YOLOv7 模型网络结构; 主流🚀YOLOX 模型网络结构; 主流🚀YOLOR 模型网络结构; ...
YOLOV6是YOLO算法的最新版本,相比于早期版本,在损失函数的设计上做出了一些改进。 YOLOV6的损失函数可以分为两个部分,分别是分类损失函数和定位损失函数。 分类损失函数用于计算模型对不同类别的目标的分类准确度。在YOLOV6中,采用的分类损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数通过比较模型预测的类别概率分布和真实...
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YOLOv8核心特性包括提供SOTA模型，如P5 640与P6 1280分辨率的检测网络与基于YOLACT的实例分割模型，支持N/S/M/L/X不同大小模型，基于C2f结构的骨干网络与微调通道数，解耦头结构分离分类与检测预测，引入TaskAlignedAssigner与Distribution Focal Loss。YOLOv5是面向实时工业应用的开源目标检测算法，开源库具...
本工作提出YOLOX-PAI,将YOLOX 集成到 EasyCV 中,这是一种一体化的计算机视觉方法,即使是初学者也能轻松使用。并对现有的基于YOLOX 的目标检测方法进行了消融研究,改进后的架构在单个 NVIDIA Tesla V100 GPU 上在 1ms 内获得了 40 ...
C. 硬件感知网络结构设计 最近,提出了一些新颖的网络,例如MobileOne[5]和TRT-VIT[6]。这些网络是手动设计的,考虑了在设备上的性能。除了准确性或参数等指标外,同时考虑推断速度,这被称为硬件感知的神经网络设计。 本文的贡献如下: 提出了Bep unit、Repblock和BepC3 block等新型结构。