17日前
YOLOv6 v3.0:フルスケールリロード
Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, Xiangxiang Chu

要約
YOLOコミュニティは、初回の2つのリリース以降、非常に高いモチベーションを維持してきました!2023年春節(兎年)を記念して、ネットワークアーキテクチャおよび学習スキームにおいて多数の新規改良を加えたYOLOv6を刷新し、本リリースをYOLOv6 v3.0として発表しました。性能の概要を示すと、YOLOv6-NはNVIDIA Tesla T4 GPUを用いて1187 FPSのスループットでCOCOデータセットにおいて37.5%のAPを達成し、YOLOv6-Sは484 FPSで45.0%のAPを記録。これは、同規模の主流検出器(YOLOv5-S、YOLOv8-S、YOLOX-S、PPYOLOE-S)と比較して優れた性能を発揮しています。一方、YOLOv6-M/Lも、類似の推論速度においてそれぞれ50.0%、52.8%の高い精度を達成し、他の検出器を上回っています。さらに、拡張されたバックボーンとネック構造を採用したYOLOv6-L6は、リアルタイム性能において最先端の精度を実現しました。各改善要素の有効性を検証するため、広範な実験が慎重に実施されました。本研究のコードは、https://github.com/meituan/YOLOv6 にて公開されています。