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il y a 17 jours

YOLOv6 v3.0 : Un rechargement complet à grande échelle

Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, Xiangxiang Chu
YOLOv6 v3.0 : Un rechargement complet à grande échelle
Résumé

La communauté YOLO est animée par une grande enthousiasme depuis nos deux premières versions ! À l’occasion du Nouvel An chinois 2023, qui marque l’Année du Lapin, nous avons enrichi YOLOv6 de nombreuses améliorations innovantes dans l’architecture du réseau et le schéma d’entraînement. Cette nouvelle version est désignée YOLOv6 v3.0. Pour une idée de ses performances, YOLOv6-N atteint 37,5 % d’AP sur le jeu de données COCO avec un débit de 1187 FPS, mesuré sur une GPU NVIDIA Tesla T4. YOLOv6-S atteint quant à lui 45,0 % d’AP à 484 FPS, surpassant ainsi d’autres détecteurs principaux de taille similaire (YOLOv5-S, YOLOv8-S, YOLOX-S et PPYOLOE-S). Quant à YOLOv6-M/L, ils obtiennent également une précision supérieure (respectivement 50,0 % et 52,8 %) à une vitesse d’inférence comparable. Par ailleurs, grâce à une conception étendue du squelette (backbone) et du réseau de détection (neck), YOLOv6-L6 atteint l’état de l’art en termes de précision en temps réel. Des expériences approfondies ont été soigneusement menées afin de valider l’efficacité de chaque composant amélioré. Le code source est désormais disponible à l’adresse suivante : https://github.com/meituan/YOLOv6.

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