本篇博文将简单总结YOLOv6的原理,并使用YOLOv6对VisDrone数据集进行训练。 背景 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。 根据官方1提供的测试结果,YOLOv6的综合性能效果超越了YOLOv5和YOLOX,如下图所示,YOLOv6s在COCO验证集上的mAP数值最高。 网络结构优化 由于YOLOv6没有相关论文,下面这些...
在这一基础上,我们分析了各层的量化敏感性,将部分敏感层以更高精度运算,进一步提升了模型的精度。另外,我们同时发布了针对 2.0 版本的基于逐通道蒸馏的量化感知训练方案 (Quantization-aware Training,QAT),并结合图优化,YOLOv6-S 2.0 版本的量化性能可达到 43.3 mAP 和 869 FPS (batch size=32)。 表2 YOLOv6...
mAP衡量了模型在不同置信度阈值下的平均精确度,而F1-Score则是精确度和召回率的调和平均,能够综合反映模型的性能。 首先,mAP(平均精度均值)是目标检测领域中评估模型性能的关键指标,它综合考量了模型在不同置信度阈值下的表现。在我们的实验中,YOLOv6n以0.968的mAP值领先,紧随其后的是YOLOv5nu和YOLOv8n,分别为0....
图5 YOLOv6s_repopt 各层敏感度对比 部分量化精度如下表 3 所示,可以看到:mAP 方法取得了最好的效果,能够有效代表 YOLOv6 敏感度分析结果。但由于 mAP 方法需要频繁地计算验证集精度,耗时太久且容易过拟合验证集,因此在实际项目中为了追求效率,我们建议使用 MSE 方法。 表3 使用不同量化敏感指标得到的 Top-6...
YOLOv6s_repopt 在 PTQ 后的 mAP 达到了 40.9%,虽然比之前的 35.0% 有了很大的改善,但仍然有 1.5% 的精度损失,还无法满足业务需求。因此,我们采用了部分量化(Partial PTQ),一种使网络中的部分量化敏感层恢复浮点计算,来快速恢复量化模型精度的方法。首先需要对网络中的每一层都进行量化敏感度分析。 我们在 ...
当不使用 ATSS 预热时,对同样参数配置的 YOLOv6-N 进行多次训练,模型精度最高可达35.9% mAP,最低至 35.3% mAP,相同模型会有 0.6% mAP 的差异。但当使用 ATSS 预热时,模型精度最高却只能到达 35.7% mAP。从实验结果可以分析得出,ATSS 的预热过程利用了 Anchor-based 的预设信息,进而达到稳定模型训练的目的...
当不使用 ATSS 预热时,对同样参数配置的 YOLOv6-N 进行多次训练,模型精度最高可达35.9% mAP,最低至 35.3% mAP,相同模型会有 0.6% mAP 的差异。但当使用 ATSS 预热时,模型精度最高却只能到达 35.7% mAP。从实验结果可以分析得出,ATSS 的预热过程利用了 Anchor-based 的预设信息,进而达到稳定模型训练的目的...
本文详细介绍了使用深度学习技术创建此类系统的方法,并分享了完整的实现代码。系统采用了强大的YOLOv8算法,并对其与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能进行了详细比较,包括关键指标如mAP、F1 Score等。文章深入分析了YOLOv8的核心原理,并提供了相关的Python代码、训练数据集以及一个基于PySide6的用户友好界面。
部分量化精度如下表 3 所示,可以看到:mAP 方法取得了最好的效果,能够有效代表 YOLOv6 敏感度分析结果。但由于 mAP 方法需要频繁地计算验证集精度,耗时太久且容易过拟合验证集,因此在实际项目中为了追求效率,我们建议使用 MSE 方法。 表3 使用不同量化敏感指标得到的 Top-6 敏感层及部分量化精度对比 ...
本文详细介绍了使用深度学习技术创建此类系统的方法,并分享了完整的实现代码。系统采用了强大的YOLOv8算法,并对其与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能进行了详细比较,包括关键指标如mAP、F1 Score等。文章深入分析了YOLOv8的核心原理,并提供了相关的Python代码、训练数据集以及一个基于PySide6的用户友好界面。