目标检测系列算法:YOLOv6代码复现

目录

  • 开发环境
  • 源码获取与复现
    • 训练
    • 预测
  • 参考

目标检测系列算法:YOLOv6代码复现_第1张图片

YOLOv6 是一个专用于工业应用的单阶段目标检测框架,具有硬件友好的高效设计和高性能。

YOLOv6-nano 在 COCO val2017 数据集上达到 35.0 mAP,T4 上使用 TensorRT FP16 进行 bs32 推理,达到 1242 FPS,YOLOv6-s 在 COCO val2017 数据集上达到 43.1 mAP,T4 上使用 TensorRT FP16 进行 bs32 推理,达到 520 FPS。

YOLOv6 由以下方法组成:

Backbone 和 Neck 的硬件友好型设计
具有 SIoU 损失的高效解耦头
目标检测系列算法:YOLOv6代码复现_第2张图片

开发环境

  • ubuntu16.04+docker
  • conda-python3.6 源代码要求在python3.8,我在python3.6也可以跑通
    环境配置我稍微调整了一下:
 
 

你可能感兴趣的:(深度学习目标检测算法,目标检测,算法,深度学习)