YOLOv6是美团技术团队研发的检测框架,其融合了近期多种网络结构、训练策略、测试技术、量化和模型优化等思想。YOLOv6-nano 可以在COCO上做到 35.0% AP和1242 FPS的效果,其他尺寸模型在精度和效率方面也有跟打提升。 论文链接: YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications 源码链接...
目标检测领域的竞争从未停歇,某团视觉智能部最新开源的YOLOv6框架再次刷新了行业标准。🚀 这款专为工业应用设计的框架,不仅在检测精度上表现出色,而且在推理效率上也展现了卓越的性能。在工业界常用的尺寸模型中,YOLOv6-nano在COCO数据集上的精度达到了35.0% AP,同时在T4硬件上的推理速度高达1242 FPS;而YOLOv6-s...
YOLOv6-nano 在 COCO val 上 取得了 35.0% AP 的精度,同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可达到 1242FPS 的性能,相较于 YOLOv5-nano 精度提升 7% AP,速度提升 85%。 YOLOv6-tiny 在 COCO val 上 取得了 41.3% AP 的精度, 同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可...
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(T...
YOLOv6-nano 在 COCO val 上 取得了 35.0% AP 的精度,同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可达到 1242FPS 的性能,相较于 YOLOv5-nano 精度提升 7% AP,速度提升 85%。 YOLOv6-tiny 在 COCO val 上 取得了 41.3% AP 的精度, 同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可...
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...
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 ...
YOLOv6-nano 在 COCO val 上 取得了 35.0% AP 的精度,同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可达到 1242FPS 的性能,相较于YOLOv5-nano 精度提升 7% AP,速度提升 85%。 YOLOv6-tiny 在 COCO val 上 取得了 41.3% AP 的精度, 同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理,可达...
故 YOLOv6 采用了SimOTA 动态分配策略,并结合无锚范式,在 nano 尺寸模型上平均检测精度提升 1.3% AP。 SIoU 边界框回归损失 为了进一步提升回归精度,YOLOv6 采用了 SIoU[9] 边界框回归损失函数来监督网络的学习。目标检测网络的训练一般需要至少定义两个损失函数:分类损失和边界框回归损失,而损失函数的定义往往对...
YOLOv6在精度和速度之间取得了良好的平衡。例如,YOLOv6-nano在COCO val上取得了35.0% AP的精度,同时在T4上使用TRT FP16 batchsize=32进行推理,可达到1242FPS的性能,相较于YOLOv5-nano精度提升7% AP,速度提升85%。 YOLOv6在多个尺寸模型上均表现出色,如YOLOv6-s在COCO val上精度可达43.1% AP,推理速度可达520 ...