YOLOv6实践所需资料.zip

简介：
本资源包提供YOLOv6目标检测模型的相关实践材料，包括代码、数据集配置和预训练权重等，助力快速入门与应用。 YOLOv6 在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了多项改进： - 统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck：受到硬件感知神经网络设计理念的启发，基于 RepVGG 风格设计了一种可重参数化且更加高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。 - 对 Head 进行优化设计，推出一种简洁有效的解耦头（Efficient Decoupled Head），在保持精度的同时进一步减少了传统解耦头带来的额外延迟开销。 - 在训练策略上采用无锚范式，并结合 SimOTA 标签分配策略以及 SIoU 边界框回归损失来提高检测的准确性。 这段文字是关于 YOLOv6 实战资料的内容概述，包含了数据集和代码资源。