本专栏内容均为博主独家全网首发，未经授权，任何形式的复制、转载、洗稿或传播行为均属违法侵权行为，一经发现将采取法律手段维护合法权益。我们对所有未经授权传播行为保留追究责任的权利。请尊重原创，支持创作者的努力，共同维护网络知识产权。
文章目录
-
-
- YOLOv6贡献
- RepBi-PAN 融合的原理
- RepBi-PAN 结构图
- 参数量对比
- 改进思路
- 模型结构文件
-
YOLO 社区自前两次发布以来一直情绪高涨！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 YOLOv6 v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIA Tesla T4 GPU测试的吞吐量为1187 FPS。YOLOv6-S以484 FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOLOv5-S、YOLOv8-S、YOLOX-S和PPYOLOE-S）。YOLOv6
