YoloV6实战用到的资料.zip
YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进：
- 统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
- 优化设计了更简洁有效的 Efficient Decoupled Head，在维持精度的同时，进一步降低了一般解耦头带来的额外延时开销。
- 在训练策略上，采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。
这个资料是Yolov6实战的资料，包含数据集和代码，开箱即用。
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