YOLOv6目标检测实战:训练自己的数据集 (视频教程)

本课程详细讲解如何使用YOLOv6进行目标检测,包括PyTorch实现的EfficientRepBackbone和Rep-PANNeck网络结构,Anchor-free无锚范式,SimOTA标签分配和SIoU损失。通过手把手教学,指导学员标注数据集、训练自己的模型,并在Windows和Ubuntu上实践,目标检测对象为足球和梅西。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

课程链接:https://download.youkuaiyun.com/course/detail/37584

YOLOv6是美团视觉智能部新近推出的高性能实时目标检测网络,在精度和速度方面均超越其它同体量算法。

YOLOv6使用 PyTorch开发,基于 RepVGG style 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、SimOTA标签分配策略和SIoU边界框回归损失等前沿技术。 

本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv6训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。  

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv6、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

 

 

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