【目标检测】基于yolov6的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
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首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。
Hello,大家好,我是augustqi。
今天给大家分享的目标检测项目是:基于yolov6的钢筋检测和计数实战项目(附代码和数据集),本项目也是从零开始制作自己的数据集,并训练yolov6的保姆级教程。
以下内容,完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的,不存在滥用原创的问题。
1. 引言
YOLOv6是美团视觉智能部结合业界现有技术研发的一款目标检测框架,该框架同时专注于检测的精度和推理效率,主要致力于工业场景的应用。根据论文和相关的公开资料显示,YOLOv6s在COCO数据集上精度可达43.1% AP,在T4显卡上推理速度可达520 FPS。在部署方面,YOLOv6 支持 GPU(TensorRT)、CPU(OPENVINO)、ARM(MNN、TNN、NCNN)等不同平台的部署,极大地简化工程部署时的适配工作[1]。
YOLOv6项目,截止到2023年1月12日在github上获得4.5k Star,已发布4个版本,目前项目仍在更新中。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.02976.pdf
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