17 天前
YOLOv6 v3.0:全规模重载
Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, Xiangxiang Chu

摘要
自YOLO系列发布以来,社区始终充满活力!在2023年农历兔年到来之际,我们对YOLOv6进行了多项创新性改进,涵盖网络架构与训练策略的全面优化,正式推出YOLOv6 v3.0版本。性能表现方面,YOLOv6-N在NVIDIA Tesla T4 GPU上以1187 FPS的吞吐量,实现了COCO数据集上37.5%的AP指标;YOLOv6-S在484 FPS的推理速度下达到45.0% AP,显著优于同规模主流检测器(YOLOv5-S、YOLOv8-S、YOLOX-S和PPYOLOE-S)。而YOLOv6-M与YOLOv6-L在相近推理速度下,分别实现50.0%和52.8%的AP,进一步超越同类模型的精度表现。此外,通过引入更强大的骨干网络与特征融合结构,YOLOv6-L6在实时检测任务中达到了当前最先进的精度水平。我们通过大量严谨的实验验证了各项改进组件的有效性。相关代码已开源,欢迎访问:https://github.com/meituan/YOLOv6。