（23）目标检测算法之YOLOv6 (1)全流程指南：环境安装、模型配置、训练及推理

已于 2023-07-08 14:47:18 修改
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分类专栏： # 运动目标检测 文章标签： 目标检测 算法 YOLO 深度学习 人工智能
于 2023-07-02 22:18:37 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/131505881
本文介绍了YOLOv6目标检测框架，包括其环境安装、模型配置、训练及推理的详细步骤。YOLOv6适用于工业应用，提供了多种配置选项和数据增强策略。用户可以基于配置文件进行模型训练和评估，支持在COCO和VOC数据集上进行精度指标的复现。

目标检测算法之YOLOv6 (1)全流程指南：环境安装、模型配置、训练及推理

├── configs        #配置文件目录，用于指定网络结构，优化器，数据增强等超参
│   ├── experiment
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yolov6算法及其改进
m0_38113054的博客
12-28 1976
网络架构设计：对于Backbone和Neck，延续了YOLOv4和YOLOv5的PAN架构思想并使用了重参思想进行了改进；关于Head部分，作者Decoupled Head进行了简化并将其命名为Efficient Decouple Head；标签匹配：对TaskAlign、SimOTA、ObjectBox以及ATSS等进行了评估，最终确认TaskAlign更为有效且训练友好；损失函数：损失函数一般包含cls loss、box-regression loss以及object loss。
YOLOv6原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-04 1472
YOLOv6原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，广泛应用于
目标检测之YOLOv6实践
石头记
06-25 1736
上一篇文讲了目标检测的基础知识，今天以YoloV6为例（选择v6，因为项目的选型），详细讲解目标检测的工程细节，一些重要的超参数，必须用到的工具，会在工程任务中解释。 1：整体的再介绍一下YoLoV6。 2：如何使用YoLo进行图像的推理，试验一下效果。 3：如何使用YoLo进行重训，全量微调。 4：如何对YoLo进行剪枝，减少空间。 5：如何对YoLo进行量化，适应硬件。
YOLO 模型微调
最新发布
追求知识的巅峰，分享经验总结
10-31 1401
YOLO模型微调指南：基于预训练权重利用自有数据集进行迁移学习。主要内容包括：1）环境配置；2）数据集准备（标注格式与目录结构）；3）模型选择策略（不同规模模型适用场景）；4）微调方法（命令行/脚本方式）及关键参数调节（学习率、批次大小）；5）特殊场景下的层冻结策略（针对不同数据量和类别差异）。文章提供了完整的代码示例和配置建议，强调微调相比从头训练的效率优势。
YOLOv6训练自己的数据集【亲测有效】
magicnnonn的博客
04-04 1829
（1）解压源码后，新建weights文件夹，此文件夹下存放官方给的权重文件，可自行在上面给的链接中下载。踩过很多坑，后面发现只需要修改一处地方，找到yolov6/data/dataset.py文件。（3）dataset.yaml文件是在data文件下的，这里把它放到根目录，个人习惯。（4）train.py文件是在tools文件夹下的，这里把它放到根目录，个人习惯。（2）mydata文件夹是自行创建的存放数据集的文件夹，名称可以随便起。运行train.py（将路径改为自己的），开始训练。
03-机器学习之YOLOv6安装部署（采用Pycharm部署，保姆级带图操作）
weixin_43282101的博客
09-09 3111
本文所要部署的YOLOv6为美团公司开源的工业应用研发的目标检测框架，采用Pycharm进行部署，保姆级带图操作
YOLOV6-训练流程
weixin_40723264的博客
04-07 1587
计算损失函数的前提是需要有目标targets，和预测值Preds,而对于预测值Preds的box、cls等的损失计算是需要。
### 【计算机视觉】YOLO系列目标检测算法综述与YOLOv5实战指南：环境搭建、模型训练、推理部署全流程解析、YOLO系列
08-19
同时，还讲解了YOLOv5项目的部署与导出，包括TensorRT环境安装与配置、模型导出及推理加速的方法。通过这些内容，读者能够全面了解YOLOv5的使用方法及其在实际项目中的应用。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对...
【计算机视觉】YOLOv8目标检测算法详解与实践：从环境搭建到模型推理全流程指南YOLOv8
07-01
②掌握YOLOv8模型训练、调参及推理的基本流程；③探索YOLOv8的高级特性和应用场景，提高目标检测的效果。 其他说明：尽管文中提到YOLOv8为最新版本，但需注意实际最新版本为YOLOv7，若需获取YOLOv7相关信息可另行...
【计算机视觉】YOLOv5目标检测算法资源指南：涵盖官方资源、预训练模型及部署选项介绍
07-09
内容概要：YOLOv5是由Ultralytics公司开发的先进目标检测算法，作为YOLO系列的最新版本，在速度、精度和易用性上均有显著提升。官方提供了GitHub仓库和详细文档，涵盖训练、验证、测试及导出等功能。学习资源丰富，...
精选资源
【计算机视觉】YOLOv8目标检测技术详解：从入门到实战的全流程指南
05-04
内容概要：本文详细介绍了YOLOv8目标检测算法，涵盖其核心原理、安装配置、实战演练、进阶应用与优化调优。YOLOv8继承了YOLO系列的优点，并在模型架构和算法原理上进行了多项创新，如引入C2f模块、PA-FPN结构、解耦...
YOLOv6训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
08-05 3215
在Windows10上配置CUDA环境教程YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款面向工业应用的目标检测框架，该框架在保持高检测精度的同时，兼顾了推理效率，是YOLO系列中的又一改进版本。主要特点Hardware-friendly的骨干网络设计YOLOv6采用了基于RepVGG style的可重参数化、更高效的骨干网络EfficientRep Backbone，以及Rep-PAN Neck，这些设计使得网络在推理时能够更有效地利用硬件资源，提高推理速度。更简洁高效的Decoupled Head。
【亲测免费】 YOLOv6 安装与配置指南 - 小白也能轻松上手
gitblog_09669的博客
09-13 650
**YOLOv6** 是一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架，它基于YOLO系列进行了全面升级，强调了在实际产业环境中的高效性与实用性。此项目采用Python为主要编程语言，并利用PyTorch深度学习框架来实现其算法逻辑。 ## 关键技术和框架 - **PyTorch**: 强大的深度学习库，支持动态计算图，便于模型的研发与调试。 - **YOLOv6架构**: 改进自YOLO家族，特别...
【精华】YOLOv6训练自己的数据集
LeeZhao的博客
07-12 3899
YOLOv6训练自己的数据集, 以Objects365为例
NVIDIA Jetson部署YOLOv6训练环境
qq_31918985的博客
08-15 1238
Jetson快速部署美团开源YOLOv6人工智能平台
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YOLO_v6最全讲解
计算机视觉---YOLOv6
MzKyle的博客
06-03 1138
YOLOv6是美团团队开发的工业级实时目标检测模型，在精度和速度上优于YOLOv5。其核心改进包括：1）主干网络采用RepVGG重参数化技术，训练时多分支、推理时单路3x3卷积，提升20%速度；2）颈部使用RepPAFPN进行高效特征融合；3）检测头采用无锚框设计，输出维度减少60%；4）损失函数引入VarifocalLoss和DIoU Loss优化分类与回归。此外，YOLOv6支持TensorRT动态推理和INT8量化，在相同算力下精度提升1-2%，FPS提高30-50%，更适合工业部署。
深度学习实战指南：手把手教你掌握YOLOv6算法模型训练全流程与优化技巧
Coovally_AI的博客
12-18 1206
YOLOv6是由美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，专注于工业应用。相较于YOLOv4和YOLOv5，YOLOv6在网络结构方面进行了深入优化，提升了模型的检测精度，并在处理复杂场景时更加稳健。同时，YOLOv6还在保持高效性的基础上，减少了模型的参数量，适合在移动端等计算资源有限的设备上运行。论文：总结而言，YOLOv6是一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架，通过优化标签分配策略、损失函数和引入行业友好的改进，实现了高效和准确的目标检测。
YOLOv6 | 模型结构与训练策略详细解析
Clichong
08-26 4734
消融实验效果对比yolov6的实验对比更加偏向于轻量级模型的对比。对yolov6的提出，我主要从两个方面去做总结，一个是模型上的改进，另外一个是训练策略上的改进。但是可以看见，无论是模型上的改进还是训练策略上的改进并没有提出一些比较新颖的见解。对于网络结构上的改进，主要是利用了重结构化的思想改进了yolov5的框架，同时将head进行参数的完全独立不共享（这样做可能会有效，但是感觉增加了很大的参数量）。而参数重结构化可以使得推理过程的速度加快，改变网络的拓扑结构。...
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