v7 v8を超える？？
Yolov6のリポジトリによると、v7やv８より高速で精度が良いようです。
公式リポジトリより↑
使い方
インストール
git clone https://github.com/meituan/YOLOv6.git
cd YOLOv6
pip install -r requirements.txt
wget https://github.com/meituan/YOLOv6/releases/download/0.3.0/yolov6s.pt # Download pre-trained model.
モデルは以下の種類が提供されています。
推論
python tools/infer.py --weights yolov6s.pt --source img.jpg / imgdir / video.mp4
トレーニング
dataset.yamlを独自のデータセットのパスに書き換え、train.pyを実行します。
# Please insure that your custom_dataset are put in same parent dir with YOLOv6_DIR
train: ../custom_dataset/images/train # train images
val: ../custom_dataset/images/val # val images
test: ../custom_dataset/images/test # test images (optional)
# whether it is coco dataset, only coco dataset should be set to True.
is_coco: False
# Classes
nc: 20 # number of classes
names: ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog',
'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor'] # class names
python tools/train.py --batch 32 --conf configs/yolov6s_finetune.py --data data/dataset.yaml --fuse_ab --device 0 --resume your_recent_checkpoint_path
トレーニング用のベースモデルは以下で提供されています。
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