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,下面这些创新点描述均参考自官方的介绍博文1 EfficientRep Backbone YOLOv5/YOLOX 使用的 ...
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...
近日,YOLOv6 已经更新了 V2.0 版本,并新增了中大型网络,对轻量级和小网络的性能进行了全面升级,进一步提升综合性能,量化效果也得到大幅提升,其中 YOLOv6-S 量化模型达到了 43.3mAP 和 869 FPS (TensorRT 8.4)。更多详细内容请关注官方出品的技术报告 [7]。 表12 YOLOv6-S V2.0 量化效果 我们希望通过分享本文的...
从表4 中可以看出,当 YOLOv6-N 分别采用 Anchor-based 和 Anchor-free 训练范式时,模型的整体 mAP 几乎接近,但采用 Anchor-based 的模型在小、中、大目标上的 AP 指标会更高。从以上的实验可以得出结论:相比于 Anchor-free 范式,基于 Anchor-based 的模型存在额外的性能增益。 同时我们发现,YOLOv6 使用 TAL...
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...
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,下面这些创新点描述均参考自官方的介绍博文[1] EfficientRep Backbone YOLOv5/YOLOX 使用的 Backbone 和 Neck 都基于 CSPNet 搭建,采用了多分支的方式...
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。
系统采用了性能强劲的YOLOv8算法,同时对YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了性能比较,着重分析了它们在mAP、F1 Score等关键性能指标上的表现。文章深度剖析了YOLOv8算法的核心原理,并提供了相应的Python实现代码和训练所需数据集,还集成了一个基于PySide6的用户友好界面。
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...
本博客详尽阐述了通过深度学习技术构建手势识别系统的过程,并附上了全套实施代码。系统采用了先进的YOLOv8算法,并通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能对比,分析了各模型的关键性能指标,如mAP和F1 Score。文章详细解释了YOLOv8的基本原理,提供了相关的Python代码和训练数据集,并配备了基于PySide6的直观用户界面。