在之前的文章中，我们使用过yolo系列的yolov3、yolov5、yolov6、yolov7等先进的目标检测框架训练模型，本次教程从零

该内容为《芒果书》之目标检测改进系列篇内容，包含YOLO系列+注意力机制原创改进方式以及源代码导读必看本篇文章内容：支持YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOvX等覆盖主流模型

阿里又来卷了,说又比别人厉害了,还没测试哦,只是搬运工来讨论哦说是YoloX大升级新框架，超越Yolov6和PPYoloE代码地址：https://github.com/alibaba/EasyCVEasyCV

https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdfhttps://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新：引入BiC(Bi-directionalConcatenation)提供更精确的定位信息；将SPPF简化为SimCSPSPPF，牺牲较少的速度提升更多的性能。提出一种AAT(Anchor-

模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cudac++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6

yolov7/yolov6/yolov5/yolox+tensorrt+python部署(图片+视频)行人/车辆检测模型——小白教程（一看就会）YOLOV7https://www.bilibili.com

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdf开源地址：https://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新，引入BiC(Bi-directionalConcatenation)提供更精确的定位信息；将SPPF简化为SimCSPSPPF，牺牲较少的速度提升更多的性能提出一种AA

Paper:https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdfCode:https://github.com/meituan/YOLOv6引言没啥好说的，YOLO这发新的速度，股市打新都没这么猛

一开始大部分用户做项目做实验还是使用的YOLOv5，然后YOLOv6、YOLOv7、PP-YOLOE+、DAMO-YOLO、RTMDet就接踵而至，于是就在自己的数据集逐一尝试，好不容易把这些下饺子式的

随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为YOLOv6v3.0。

YOLOv6全新版本v3.0正式发布！

本文来自公众号“AI大道理”YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。

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。

YOLO是一个系列，不断迭代不断创新升级的系列，从v1演变到现在的v6是很多技术大佬的不懈努力的结果，最近美团技术团队开源了他们最新的研究成果yolov6，在介绍中提到做了很多的升级改造，最近也在关注这个

v3一直跟着到了v7，做了很多的项目，处理了很多的数据，当然了也积累了一些自己的成果和心得，这里主要是以不常用到的yolov6m系列的模型来开发构建接打电话行为检测识别模型，首先看下效果图：如果不会使用yolov6

说明：本人已经在win上部署过yolov7,yolov5,yolov6所用的都是一个环境，所以我不想直接pipinstallultralytics安装，因为torch环境已经有了，所以就不费事了pipinstallultralytics1

1.问题背景美团发布的YOLOV6又提供了几个Trick,本着学习的态度对YOLOv6进行学习，可是在加载预备训练权重的时候，一直报错，经过一下午+一晚上的调试找到一个简单易实现的方法。

目录第一步：推理第二步：训练1.数据集制作2.模型训练YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。

项目地址：https://github.com/meituan/YOLOv6论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02976论文解析：http://t.csdn.cn/0ZQbVYOLOv6

文章目录YOLO的每个版本都是基于前一版本进行更新，故需要先理解初始版本。前言：评价指标（1）指标：IOU（2）指标：Precision（精度）、Recall（召回率）（3）指标：mAP一、开山之作：yolov1（1.1）简介（1.2）网络模型备注：连续使用两个全连接层的作用？（1.3）损失函数（四部分组成）（1.4）NMS非极大值抑制（1.5）性能表现二、更快更强：yolov2（2.1）性能表现

在阿里达摩院ICLR2022发表的论文《GiraffeDet:AHeavy-NeckParadigmforObjectDetection》中，他们提出了GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。同时在2022年11月底他们开源的DAMOYOLO中，再一次用到了GFPN的思想，他们基

yolov6论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02976先上一张yolov6的网络架构图片来源于网络BACKBONEyolov6使用了repVGG作为backbone如果不了解

摘要多年来，YOLO系列一直是高效物体检测的事实上的工业级标准。YOLO社区以压倒性的优势丰富了它在众多硬件平台和丰富场景中的应用。在这份技术报告中，我们努力把它的极限推到一个新的水平，以坚定不移的心态向行业应用迈进。考虑到现实环境中对速度和准确性的不同要求，我们广泛地研究了来自工业界或学术界的最新的物体检测进展。具体来说，我们大量吸收了最近的网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法的思想。在

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2209.02976代码地址：https://github.com/meituan/YOLOv6多年来，YOLO系列一直是高效目标检测的行业标准。

yolov6s整体：model/yolo.pyModel:classModel(nn.Module):def__init__():self.backbone,self.neck,self.detect=build_network(config,channels,num_classes,anchors,num_layers)defforward(self,x):x=self.backbone(x)x

网络结构根据官方代码使用Drawio绘制的YOLOv6-s网络结构图官方资源美团技术团队对于YOLOv6的介绍：文章①；文章②；文章③论文地址：YOLOv6:ASingle-StageObjectDetectionFrameworkforIndustrialApplicationsYOLOv6

本文来自公众号“AI大道理”YOLov6的量化问题：yolov6在结构中大量使用了重参数结构，导致数据分布过差，PTQ精度急剧下降。另外，重参数化结构网络无法直接使用QAT进行微调提升量化性能。

pt-＞onnx-＞ncnn（pytorch部署自己训练的模型）yolov6似乎有部分操作ncnn不支持，需要改一下网络结构，所以这里使用yolov7-tiny首先，找一个目标检测的安卓的demo跑通再换模型

、目标检测算法简介二、YOLO系列中输入侧，Backbone，Neck，Head，Tricks的特点先上个YOLO论文代码大合集（截止22年11月）三、YOLOV1三、YOLOV4四、YOLOV5五、YOLOV6

最重要的是，我感觉自己学不动了…之前YOLOX和YOLOv6出来后，我分别写了文章介绍如何使用TensorRT的C++接口部署这两个模型，并且把代码放在了gitee上，感兴

目标检测算法（R-CNN，fastR-CNN，fasterR-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3，yoloV4,yoloV5,yoloV6，yoloV7）1.引言深度学习目前已经应用到了各个领域

Pine发自凹非寺量子位|公众号QbitAI前脚美团刚发布YOLOv6，YOLO官方团队又放出新版本。

出自：美团提出的YOLOV6之损失计算-知乎(zhihu.com) 目标检测包括两个自任务：分类和定位，对应于两个损失函数：classificationloss和boxregressionloss。

paper：SIoULoss:MorePowerfulLearningforBoundingBoxRegressioncode：https://github.com/meituan/YOLOv6/blob

Can‘tgetattributeSPPFonmodulemodels.commonfromD://yolov\yolov5-5.0\models\common.py**二.解决方法在GitHub中下载YOLOv6

最近美团视觉团队研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6，看到他们在昨天发布公布了训练模型。

YOLOv6和YOLOv7都已经开源，不知道小伙伴们是否有尝试？2、问题描述及解决方法我最近在使用YOLOv5-6.1版本时，遇到了两个BUG，BUG报告的位置都是位于虚拟环境中的依赖包里。

yolov6-onnx+opencv-DNNyolov6n.onnxhttps://github.com/meituan/YOLOv6/releases官方提供#include#include//Namespaces.usingnamespacecv

YOLOv6ORT/MNN/TNN/NCNNC++推理部署0.前言昨天美团开源了YOLOv6，又是一个YOLO系列的新作。此时距离YOLOX开源差不多刚好一年的时间。

美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。

yolov6源码自带了图片目标检测推理功能；当我们想进行摄像头实时检测识别的时候会有点不方便，根据源码的图片目标检测推理功能，我们进行稍作调整即可进行调用本地摄像头进行目标检测推理功能。

yolov6自制数据集训练自己的模型数据集dataset的存放和yolov5差不多，区别在于yolov6不需要images这个文件夹，把图片的文件夹直接放在labels同等级目录即可，如下图所示：创建.

YOLOv6刚刚推出不久，YOLOv7就带着论文和源码来了，并且获得了YOLO社区各位大佬的认可，在速度和精度上的提升很大。

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现

pytorch中有onnx类可以将模型直接导出为onnx格式，以yolov6为例，用法如下：torch.onnx.ex

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现

#一、yolov6的介绍#二、yolov6的吐槽#三、yolov6运行详解前言自己运行yolov6的完整教程#一、yolov6的介绍我在此应用美团视觉部官方的说法叙述一下yolov6YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架