在计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的发展，目标检测的性能得到了显著提升。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效和准确的特点，成为了目标检测领域的主流框架之一。最近，美团技术团队推出了YOLOv6，这是一个在性能和速度上都有所提升的新模型。本文将对YOLOv6进行详细介绍，并对其性能进行初步评估。
YOLOv6在COCO基准测试中的表现超越了之前的开源目标检测框架。在保持准确性（mAP）的同时，YOLOv6在速度（FPS）上也有所提升。如果对如何训练YOLOv6模型感兴趣，可以阅读指南《如何在自定义数据集上训练YOLOv6模型》。
YOLOv6（也称为MT-YOLOv6）是基于YOLO架构的单阶段目标检测模型。该模型由美团的研究人员开发，并且在MS COCO数据集上的基准测试中，YOLOv6的性能超过了YOLOv5。
美团是中国的一家大型电子商务公司，其技术团队类似于在美国想到的亚马逊研究团队。美团技术团队引入了YOLOv6，这一新模型的发布，标志着目标检测领域的又一次进步。
YOLO（You Only Look Once）最初由Joseph Redmon在2015年提出，用于解决目标检测问题。这个名字来源于网络是单次推理的，即只需通过一次网络推理就能得到边界框和类别预测。Redmon在他的方法上进行了迭代，发布了YOLOv2和YOLOv3。这些网络都是用C语言在Redmon手工打造的深度学习框架Darknet中编写的。后来，Redmon因伦理问题退出了计算机视觉领域。
YOLOv6在YOLO的backbone和neck上进行了迭代，通过重新设计它们以适应硬件。模型引入了所谓的EfficientRep Backbone和Rep-PAN Neck。在YOLO模型中，直到包括YOLOv5，分类和边界框回归头共享相同的特征。在YOLOx和YOLOv6中，头部被解耦。这意味着网络有额外的层，将这些特征与最终头部分离。这一变化在实践中已被证明可以提高模型性能。
YOLOv6在COCO数据集上的mAP高于YOLOv5、YOLOX和PP-YOLOE。但需要注意的是，COCO数据集是一个代理，但不是这些模型在数据集上表现的完美模型。YOLOv6模型在Tesla V100 GPU上的基准测试显示，它在与YOLOv5相当的推理速度下，对COCO数据集的建模更为准确。
如果想自己使用YOLOv6，将需要访问YOLOv6的GitHub仓库。与其他新的YOLO模型一样，YOLOv6是用熟悉的PyTorch框架编写的。与YOLOv5类似，YOLOv6提供了简化的API，因此可以从高层次与之交互，而无需深入了解许多细节（与Darknet不同）。
谁制造了YOLOv6？ MT-YOLOv6模型是由中国电子商务平台美团的研究人员制造的。