近日 ，快又框架开源美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的检测精度和推理效率。在研发过程中 ，快又框架开源视觉智能部不断进行了探索和优化 ，目标同时吸取借鉴了学术界和工业界的检测一些前沿进展和科研成果 。在目标检测权威数据集 COCO 上的快又框架开源实验结果显示 ，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的目标算法，同时支持多种不同平台的检测部署，极大简化工程部署时的快又框架开源适配工作 。特此开源，目标希望能帮助到更多的检测同学。

1. 概述

YOLOv6 是快又框架开源美团视觉智能部研发的一款目标检测框架 ，致力于工业应用 。目标本框架同时专注于检测的检测精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP ，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP ，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（TensorRT） 、CPU（OPENVINO） 、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作 。

目前，项目已开源至Github
，传送门 ：https://github.com/meituan/YOLOv6 。欢迎有需要的小伙伴们Star收藏
，随时取用
。

精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架

目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性技术
，在工业界得到了广泛的应用 ，其中 YOLO 系列算法因其较好的综合性能 ，逐渐成为大多数工业应用时的首选框架 。至今，业界已衍生出许多 YOLO 检测框架，其中以 YOLOv5[1]、YOLOX[2] 和 PP-YOLOE[3] 最具代表性 ，但在实际使用中 ，我们发现上述框架在速度和精度方面仍有很大的提升的空间。基于此
，我们通过研究并借鉴了业界已有的先进技术  ，开发了一套新的目标检测框架——YOLOv6  。该框架支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化 ，在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法，相关结果如下图 1 所示 ：

图1-1 YOLOv6 各尺寸模型与其他模型性能对比

图1-2 YOLOv6 与其他模型在不同分辨率下性能对比

图 1-1 展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比 
，曲线上的点分别表示该检测算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，从图中可以看到
，YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法 。

图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能
，从图中可以看到，YOLOv6 在不同分辨率下 ，仍然保持较大的性能优势 。

2. YOLOv6关键技术介绍

YOLOv6 主要在 BackBone、Neck 、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进：

• 我们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 ，我们采用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 。

2.1 Hardware-friendly 的骨干网络设计

YOLOv5/YOLOX 使用的 Backbone 和 Neck 都基于 CSPNet[5] 搭建，采用了多分支的方式和残差结构 。对于 GPU 等硬件来说，这种结构会一定程度上增加延时 ，同时减小内存带宽利用率
。下图 2 为计算机体系结构领域中的 Roofline Model[8] 介绍图 ，显示了硬件中计算能力和内存带宽之间的关联关系。

图2 Roofline Model 介绍图

于是 ，我们基于硬件感知神经网络设计的思想，对 Backbone 和 Neck 进行了重新设计和优化
。该思想基于硬件的特性 、推理框架/编译框架的特点 ，以硬件和编译友好的结构作为设计原则，在网络构建时，综合考虑硬件计算能力 、内存带宽 、编译优化特性、网络表征能力等 ，进而获得又快又好的网络结构。对上述重新设计的两个检测部件，我们在 YOLOv6 中分别称为 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck
，其主要贡献点在于 ：

1. 引入了 RepVGG[4] style 结构。
2. 基于硬件感知思想重新设计了 Backbone 和 Neck。

RepVGG[4] Style 结构是一种在训练时具有多分支拓扑，而在实际部署时可以等效融合为单个 3x3 卷积的一种可重参数化的结构（融合过程如下图 3 所示） 。通过融合成的 3x3 卷积结构
，可以有效利用计算密集型硬件计算能力（比如 GPU），同时也可获得 GPU/CPU 上已经高度优化的 NVIDIA cuDNN 和 Intel MKL 编译框架的帮助 。

实验表明 ，通过上述策略 ，YOLOv6 减少了在硬件上的延时 ，并显著提升了算法的精度 ，让检测网络更快更强。以 nano 尺寸模型为例 ，对比 YOLOv5-nano 采用的网络结构 ，本方法在速度上提升了21% ，同时精度提升 3.6% AP。

图3 Rep算子的融合过程[4]

EfficientRep Backbone：在 Backbone 设计方面，我们基于以上 Rep 算子设计了一个高效的Backbone。相比于 YOLOv5 采用的 CSP-Backbone，该 Backbone 能够高效利用硬件（如 GPU）算力的同时，还具有较强的表征能力。

下图 4 为 EfficientRep Backbone 具体设计结构图，我们将 Backbone 中 stride=2 的普通 Conv 层替换成了 stride=2 的 RepConv层。同时，将原始的 CSP-Block 都重新设计为 RepBlock，其中 RepBlock 的第一个 RepConv 会做 channel 维度的变换和对齐。另外 ，我们还将原始的 SPPF 优化设计为更加高效的 SimSPPF 。

图4 EfficientRep Backbone 结构图

Rep-PAN ：在 Neck 设计方面，为了让其在硬件上推理更加高效，以达到更好的精度与速度的平衡 ，我们基于硬件感知神经网络设计思想，为 YOLOv6 设计了一个更有效的特征融合网络结构。

Rep-PAN 基于 PAN[6] 拓扑方式，用 RepBlock 替换了 YOLOv5 中使用的 CSP-Block ，同时对整体 Neck 中的算子进行了调整 ，目的是在硬件上达到高效推理的同时
，保持较好的多尺度特征融合能力（Rep-PAN 结构图如下图 5 所示） 。

图5 Rep-PAN 结构图

2.2 更简洁高效的 Decoupled Head

在 YOLOv6 中，我们采用了解耦检测头（Decoupled Head）结构
，并对其进行了精简设计 。原始 YOLOv5 的检测头是通过分类和回归分支融合共享的方式来实现的，而 YOLOX 的检测头则是将分类和回归分支进行解耦，同时新增了两个额外的 3x3 的卷积层，虽然提升了检测精度，但一定程度上增加了网络延时 。

因此，我们对解耦头进行了精简设计，同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计算开销这两者的平衡 
，采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头结构，在维持精度的同时降低了延时，缓解了解耦头中 3x3 卷积带来的额外延时开销。通过在 nano 尺寸模型上进行消融实验 ，对比相同通道数的解耦头结构，精度提升 0.2% AP 的同时
，速度提升6.8%。

图6 Efficient Decoupled Head 结构图

2.3 更有效的训练策略

为了进一步提升检测精度，我们吸收借鉴了学术界和业界其他检测框架的先进研究进展：Anchor-free 无锚范式  、SimOTA 标签分配策略以及 SIoU 边界框回归损失 。

Anchor-free 无锚范式

YOLOv6 采用了更简洁的 Anchor-free 检测方法 。由于 Anchor-based检测器需要在训练之前进行聚类分析以确定最佳 Anchor 集合
，这会一定程度提高检测器的复杂度；同时，在一些边缘端的应用中，需要在硬件之间搬运大量检测结果的步骤，也会带来额外的延时。而 Anchor-free 无锚范式因其泛化能力强
，解码逻辑更简单，在近几年中应用比较广泛。经过对 Anchor-free 的实验调研，我们发现，相较于Anchor-based 检测器的复杂度而带来的额外延时，Anchor-free 检测器在速度上有51%的提升。

SimOTA 标签分配策略

为了获得更多高质量的正样本，YOLOv6 引入了 SimOTA [4]算法动态分配正样本，进一步提高检测精度。YOLOv5 的标签分配策略是基于 Shape 匹配，并通过跨网格匹配策略增加正样本数量，从而使得网络快速收敛 ，但是该方法属于静态分配方法 ，并不会随着网络训练的过程而调整
。

近年来，也出现不少基于动态标签分配的方法 ，此类方法会根据训练过程中的网络输出来分配正样本，从而可以产生更多高质量的正样本，继而又促进网络的正向优化。例如
，OTA[7] 通过将样本匹配建模成最佳传输问题，求得全局信息下的最佳样本匹配策略以提升精度
，但 OTA 由于使用了Sinkhorn-Knopp 算法导致训练时间加长，而 SimOTA[4]算法使用 Top-K 近似策略来得到样本最佳匹配，大大加快了训练速度 。故 YOLOv6 采用了SimOTA 动态分配策略，并结合无锚范式，在 nano 尺寸模型上平均检测精度提升 1.3% AP。

SIoU 边界框回归损失

为了进一步提升回归精度 ，YOLOv6 采用了 SIoU[9] 边界框回归损失函数来监督网络的学习
。目标检测网络的训练一般需要至少定义两个损失函数 ：分类损失和边界框回归损失
，而损失函数的定义往往对检测精度以及训练速度产生较大的影响 。

近年来，常用的边界框回归损失包括IoU、GIoU
、CIoU 、DIoU loss等等 ，这些损失函数通过考虑预测框与目标框之前的重叠程度 、中心点距离、纵横比等因素来衡量两者之间的差距，从而指导网络最小化损失以提升回归精度，但是这些方法都没有考虑到预测框与目标框之间方向的匹配性 。SIoU 损失函数通过引入了所需回归之间的向量角度 ，重新定义了距离损失，有效降低了回归的自由度，加快网络收敛
 ，进一步提升了回归精度。通过在 YOLOv6s 上采用 SIoU loss 进行实验，对比 CIoU loss ，平均检测精度提升 0.3% AP。

3. 实验结果

经过以上优化策略和改进 ，YOLOv6 在多个不同尺寸下的模型均取得了卓越的表现。下表 1 展示了 YOLOv6-nano 的消融实验结果，从实验结果可以看出，我们自主设计的检测网络在精度和速度上都带来了很大的增益。

表1 YOLOv6-nano 消融实验结果

下表 2 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他 YOLO 系列算法相比较的实验结果。从表格中可以看到
：

表2 YOLOv6各尺寸模型性能与其他模型的比较

• YOLOv6-nano 在 COCO val 上 取得了 35.0% AP 的精度，同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理，可达到 1242FPS 的性能 ，相较于 YOLOv5-nano 精度提升 7% AP ，速度提升 85%。
• YOLOv6-tiny 在 COCO val 上 取得了 41.3% AP 的精度， 同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理，可达到 602FPS 的性能 ，相较于 YOLOv5-s 精度提升 3.9% AP ，速度提升 29.4%。
• YOLOv6-s 在 COCO val 上 取得了 43.1% AP 的精度
  ， 同时在 T4 上使用 TRT FP16 batchsize=32 进行推理 ，可达到 520FPS 的性能，相较于 YOLOX-s 精度提升 2.6% AP ，速度提升 38.6%；相较于 PP-YOLOE-s 精度提升 0.4% AP的条件下，在T4上使用 TRT FP16 进行单 batch 推理，速度提升 71.3%。

4. 总结与展望

本文介绍了美团视觉智能部在目标检测框架方面的优化及实践经验 ，我们针对 YOLO 系列框架，在训练策略、主干网络、多尺度特征融合、检测头等方面进行了思考和优化，设计了新的检测框架-YOLOv6，初衷来自于解决工业应用落地时所遇到的实际问题 。

在打造 YOLOv6 框架的同时，我们探索和优化了一些新的方法 ，例如基于硬件感知神经网络设计思想自研了 EfficientRep Backbone、Rep-Neck 和 Efficient Decoupled Head，同时也吸收借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和成果，例如 Anchor-free 、SimOTA 和 SIoU 回归损失。在 COCO 数据集上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面都属于佼佼者 。

未来我们会持续建设和完善 YOLOv6 生态
，主要工作包括以下几个方面：

1. 完善 YOLOv6 全系列模型，持续提升检测性能 。
2. 在多种硬件平台上
   ，设计硬件友好的模型 。
3. 支持 ARM 平台部署以及量化蒸馏等全链条适配。
4. 横向拓展和引入关联技术，如半监督、自监督学习等等  。
5. 探索 YOLOv6 在更多的未知业务场景上的泛化性能
   。

同时也欢迎社区同学加入我们 ，共同建设一个适合工业应用的更快更准的目标检测框架。

5. 参考文献

1. YOLOv5, https://github.com/ultralytics/yolov5
2. YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021, https://arxiv.org/abs/2107.08430
3. PP-YOLOE: An evolved version of YOLO, https://arxiv.org/abs/2203.16250
4. RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again, https://arxiv.org/pdf/2101.03697
5. CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN, https://arxiv.org/abs/1911.11929
6. Path aggregation network for instance segmentation, https://arxiv.org/abs/1803.01534
7. OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection, https://arxiv.org/abs/2103.14259
8. Computer Architecture: A Quantitative Approach
9. SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression, https://arxiv.org/abs/2205.12740

6. 作者简介

楚怡 、凯衡、亦非、程孟、秦皓 、一鸣、红亮
、林园等
，均来自美团基础研发平台/视觉智能部 。

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