【深度学习】YOLOv6被官方正式收录，甚至性能还超越了v7？

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2209.02976

代码链接：https://github.com/meituan/YOLOv6

YOLOv6(已取得YOLO作者的许可，不再是YOLOv6-MT)是美团技术团队面向工业应用设计的单阶段目标检测方案，在吸收了近年来大量"先进知识"后取得了SOTA性能，可参考上图。相关指标简要描述如下：

• YOLOv6-N取得了35.9%@COCO，吞吐量达1234FPS@Tesla T4 GPU；

• YOLOv6-S取得了43.5%@COCO，吞吐量达495FPS，超越了YOLOv5-S，YOLOX-S，PPYOLOE-S；

• Quantized-YOLOv6-S取得了43.3%@COCO，吞吐量达869FPS；

• YOLOv6-M/L 分别取得了49.5%@COCO、52.3%@COCO，同等速度下性能超出其他方案。

简要概括

关于YOLOv6，其新颖设计主要包含以下几个方面：

• Network Design：在骨干方面，对于小模型，作者采用RepBlock进行构建；在大模型方面，我们采用CSPStackRepBlock进行构建；在Neck方面，作者延续了YOLOv4与YOLOv5的PAN架构，同时采用RepBlock与CSPStackRepBlock进行增强；在Head方面，作者对"解耦头"进行了简化并将其命名为"Efficient Decouple Head"；

• Lable Assignment：在标签分配方面，作者对TOOD、YOLOX、SiouLoss、ObjectBox以及ATSS等方案进行了评估，最终确认TAL更为有效且训练友好；

• Loss Function：损失函数一般包含cls loss、box-regression loss以及object loss。作者对齐进行了系统性分析并最终选择VariFocal Loss作为分类损失，SIoU/GIoU作为回归损失；

• Industry-handy Improvement：作者还引入了自蒸馏与更长训练周期等技巧进一步提升性能；

• Quantization and Deployment：为弥补重参数模型的量化损失，作者采用RepOptimizer对YOLOv6进行训练以得到PTQ友好的权值；作者还锦衣采用QAT、通道蒸馏以及图优化等技术进一步追求极致性能。最终Quantized-YOLOv6-S以869FPS(batch=32)吞吐量取得了新的SOTA性能42.3%。

各部件改进介绍

Network Design

上图给出了YOLOv6整体架构示意图，我们主要从Backbone、Neck、Head三个维度进行简要介绍。

• Backbone：相比多分支架构，单路径架构具有高并行度与低访存占用优势，具有跟高的推理效率。RepVGG借助重参数化技术取得了优异的速度-精度均衡。因此，作者设计了一种高效重参数模块EfficientRep(见下图a)，在推理阶段EfficientRep则可以折叠为下图b所示的结构，进而使得所得骨干能更好利用硬件计算资源达成更低的推理延迟。注：EfficientRep仅用于小模型。针对大模型，作者借鉴CSP思想构建了下图c所示的CSPStackRepBlock模块。

• Neck：多尺度特征集成对于目标检测非常重要，作者对YOLOv4和YOLOv5采用PAN架构进行了改进：对于小模型，采用RepBlock替换CSPBlock；对于大模型，采用CSPStackRepBlock进行替换。作者YOLOv6的Neck命名为Rep-PAN。

• Head：不同于其他检测方案，YOLOv6采用了一种"Hybrid-channel"策略构建了一种更高效"解耦头"。具体来说，作者将中间3x3卷积数量减少为1，宽度随Neck进行调整。这种改动可以进一步减少计算量并取得更低推理延迟。

• Anchor-free：受益于更高的泛化性与预测结果解码的简单性，其后处理耗时可以进一步降低。作者采用了FCOS类型的方案。

Label Assignment

标签分配是目标检测非常重要的一环，SimOTA是YOLOX采用的方案，它一种动态分配方案。作者发现：SimOTA会导致训练速度变慢，还不定时的导致训练不稳定。因此，作者选用了其他替代方案：TAL。TAL源自TOOD一文，对此感兴趣的同学可以查阅：51.1AP！单阶段检测器的新纪录，TOOD：即插即用的检测器换头术，显著提升性能。作者发现：相比SimOTA，TAL可以带来更多的性能提升，同时有助训练稳定性。

Loss Function

目标检测包含两个子任务：分类与定位。

• 对于分类损失，作者在对Focal Loss、VariFocal Loss(VFL)、PolyLoss进行评估后选择VFL作为默认损失；

• 对于回归损失，作者在对GIoU、DIoU、CIoU、a-IoU以及SIoU等进行评估后，对小模型采用SIoU损失，大模型采用GIoU损失。

此外，源自FCOS的目标损失有助于在后处理阶段过滤掉低质边框。作者层尝试将其引入YOLOv6，但发现：目标损失并未带来正面作用。

Industry-handy Improvements

在实际应用中，为进一步提升性能，作者还引入以下涨点技巧：

• More Training Epochs: 将训练周期从300提升到400；

• Self-distillation：对分类与回归均添加了蒸馏机制；

• Gray-border of Images

Quantization and Deployment

对于工业应用，量化已成为加速的标配。常用量化技术有PTQ与QAT两种。但是，由于YOLOv6的重参数机制的重度依赖性，PTQ会导致大幅性能下降，同时难以集成QAT技术。有鉴于此，作者引入了以下两点：

• RepOptimizer：作者采用该方案对YOLOv6进行重构并得到了PTQ友好的权值。从下图可以看到：RepOpt训练得到的特征分布大幅收缩，这有益于后续的PTQ量化；

• Sensitivity Analysis：作者将量化敏感的操作转为浮点计算以进一步提升PTQ性能。在敏感性分析方面，作者采用了MSE、SNR以及Cosine Similarity等进行度量。

• QAT with Channel-wise Distillation：作者进一步采用QAT技术提升量化性能。作者基于RepOptimizer构建QAT。此外，作者还引入了通道蒸馏技术，可参见下图。

实验结果

上面三个表给出了不同YOLO方案在不同平台下的推理速度对比，毫无疑问：YOLOv6具有最优的性能-速度均衡，即同等速度我性能高，同等性能我速度快。

模型部署

关于模型部署，作者提供了ONNX、OpenCV、OpenViNO、TensorRT等方式，相关部署方式可参考如下链接：

• ONNX:https://github.com/meituan/YOLOv6/tree/main/deploy/ONNX
• OpenCV: https://github.com/meituan/YOLOv6/tree/main/deploy/ONNX/OpenCV
• OpenViNO: https://github.com/meituan/YOLOv6/tree/main/deploy/OpenVINO
• TensorRT: https://github.com/meituan/YOLOv6/tree/main/deploy/TensorRT

三方资源

除了上述YOLOv6官方提供的部署方案外，还可以关注一下下面的部署：

• NCNN-Android：https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov6
• TNN-C++：https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/blob/main/lite/tnn/cv/tnn_yolov6.cpp
• MNN-C++:https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/blob/main/lite/mnn/cv/mnn_yolov6.cpp
• ONNX-C++：https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/blob/main/lite/ort/cv/yolov6.cpp

此外，不想自己部署，只想体验还可以关注一下：

• HuggingFace：https://huggingface.co/spaces/nateraw/yolov6
• Colab：https://colab.research.google.com/github/mahdilamb/YOLOv6/blob/main/inference.ipynb

最后，如果想在自己的数据集上训练就可以关注一下如下博客：https://blog.roboflow.com/how-to-train-yolov6-on-a-custom-dataset/

    



    
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