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。
文件下载
评论信息
其他资源
- 软件测试项目实践
- ArcGIS DataReviewer102.zip
- 百度LSTM建模与CTC训练_贾磊
- 网络攻防技术与实践_诸葛建伟_课程PPT
- 超级批量视频自动化剪辑工具，效率提升500%
- QT写的超市管理系统
- 超级玛丽素材
- ENVI 小熊工具箱v3.0.rar
- CT的卷积反投影
- 电力系统状态估计-最小二乘法-matlab
- 对Oracle数据库回滚日志的清理
- B2C商城系统源码(毕业设计)
- ubuntu菜鸟教程
- 移动它-源码
- uninstall.exe
- 文件的拖拽Dropzone
- skycoin-css-master.zip
- kafkatool_64bit (1).zip
- 2008-2021上海行测.pdf
- Cognos性能优化.doc
- Vive Input Utility.unitypackage
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明