【目标检测】基于yolov6的钢筋检测和计数(附代码和数据集)

写在前面：
首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。

Hello，大家好，我是augustqi。

今天给大家分享的目标检测项目是：基于yolov6的钢筋检测和计数实战项目(附代码和数据集)，本项目也是从零开始制作自己的数据集，并训练yolov6的保姆级教程。

以下内容，完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的，不存在滥用原创的问题。

1. 引言

YOLOv6是美团视觉智能部结合业界现有技术研发的一款目标检测框架，该框架同时专注于检测的精度和推理效率，主要致力于工业场景的应用。根据论文和相关的公开资料显示，YOLOv6s在COCO数据集上精度可达43.1% AP，在T4显卡上推理速度可达520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作[1]。

YOLOv6项目已开源至github，截止到2023年1月12日在github上获得4.5k Star，已发布4个版本，目前项目仍在更新中。