オムライスの備忘録

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【深層学習】YOLO v6

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YOLO v6

物体検出 / Object Detection のアルゴリズムの一つ YOLO の手法の一つ.

アルゴリズムについての論文が見当たらず、精度だけ示している.

2022/09/07 論文を公開.

Network Design



Backbone

Backbone は、 RepVGG を利用.

Large Model には、CSP Stack Repを採用.

Neck

  • YOLO v4 / v5 を踏襲して、PAN topology を採用
  • RepBlock or VSPStackRep Blockを搭載した Rep PAN と命名.
  • Efficient Decoupled Head

工夫



  1. Rep VGG
  2. Quantization
  3. good inference performance
  4. label assignment and loss function design
  5. knowledge distillation

Quantization

  • Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures

精度

実装

YOLO v6 v3.0 / 2023

Real Time Object Detection で高精度.

参考

  • YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications

    • [2022]
    • 2 Method
      • Network Design
        • Backbone
        • Neck
        • Head
      • 2.1 Network Design
        • 2.1.1 Backbone
        • 2.1.2 Neck
        • 2.1.3 Head
      • 2.5 Quantization and Deployment
    • arxiv.org

  • YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading

Web サイト

動画