論文アドレス: YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading
Code アドレス: https://github.com/meituan/YOLOv6
Yolov6 v3.0 は、2023 年のウサギ年における Meituan の yolov6 へのアップデートです。主にネットワークに焦点を当てています。アーキテクチャとトレーニング計画に新たな改善が加えられました。著者はこれらの改善点を次のように要約しています。
- 双方向連結 (BiC) モジュールは、より正確な位置情報を提供するためにネック ネットワークで提案されています。
ここに画像の説明を挿入します。
- 推論効率に影響を与えることなく、アンカー ボックスに基づくアンカー支援トレーニング (AAT) 戦略が使用されます。トレーニング フェーズでは、信号が一緒に伝播される間に、補助ブランチとアンカーなしブランチは独立した損失から学習します。したがって、補助ブランチからの追加の埋め込みブート情報がメインのアンカーレス ヘッダーに統合されます。補助分岐は推論時に削除されるため、速度を低下させることなく精度が向上することは注目に値します。
- 著者は、yolov6 を深化させて、バックボーンとネック ネットワークに別のステージを追加し、高解像度で最先端のパフォーマンスを達成する能力を強化しています。
- yolov6 小型モデルのパフォーマンスを向上させるために、新しい自己蒸留戦略が提案されています。自己蒸留の計算を次の図に示します。
