17일 전

YOLOv6 v3.0: 포괄적 재로딩

Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, Xiangxiang Chu
YOLOv6 v3.0: 포괄적 재로딩
초록

YOLO 커뮤니티는 처음 두 번의 릴리스 이후로 매우 긍정적인 분위기를 유지해 왔습니다! 2023년 음력 설을 맞아 토끼 해를 기념하며, 네트워크 아키텍처와 학습 전략에 대한 다수의 새로운 개선 사항을 적용한 YOLOv6를 새롭게 선보입니다. 이번 릴리스는 YOLOv6 v3.0으로 식별됩니다. 성능을 간략히 살펴보면, YOLOv6-N은 NVIDIA Tesla T4 GPU를 사용해 1187 FPS의 처리 속도에서 COCO 데이터셋에서 37.5%의 AP를 달성하며, YOLOv6-S는 484 FPS에서 45.0%의 AP를 기록하여 동일 규모의 주요 탐지기들(예: YOLOv5-S, YOLOv8-S, YOLOX-S, PPYOLOE-S)을 능가합니다. 또한 YOLOv6-M/L은 유사한 추론 속도에서 각각 50.0%, 52.8%의 더 높은 정확도를 달성하며 다른 탐지기들보다 우수한 성능을 보입니다. 더불어 확장된 백본 및 넥(neck) 설계를 통해 YOLOv6-L6는 실시간 환경에서 최고 수준의 정확도를 달성하였습니다. 각 개선 요소의 효과를 검증하기 위해 광범위한 실험이 철저히 수행되었습니다. 관련 코드는 https://github.com/meituan/YOLOv6 에 공개되어 있습니다.

YOLOv6 v3.0: 포괄적 재로딩 | 최신 연구 논문 | HyperAI초신경