README_cn.md

YOLOv6 基础版模型

简体中文 | English

模型特点

• 仅使用常规卷积和Relu激活函数

• 网络结构均采用CSP (1/2通道) block，Nano网络除外。

优势：

• 采用统一的网络结构和配置，且 PTQ 8位量化模型精度损失较小，适合刚入门或有快速迭代部署8位量化模型需求的用户。

模型指标

模型	尺寸	mAPval 0.5:0.95	速度T4 TRT FP16 b1 (FPS)	速度T4 TRT FP16 b32 (FPS)	速度T4 TRT INT8 b1 (FPS)	速度T4 TRT INT8 b32 (FPS)	Params (M)	FLOPs (G)
YOLOv6-N-base	640	36.6distill	727	1302	814	1805	4.65	11.46
YOLOv6-S-base	640	45.3distill	346	525	487	908	13.14	30.6
YOLOv6-M-base	640	49.4distill	179	245	284	439	28.33	72.30
YOLOv6-L-base	640	51.1distill	116	157	196	288	59.61	150.89

• 速度是在 T4 上测试的，TensorRT 版本为 8.4.2.4；
• 模型训练、评估、推理流程与原来保持一致，具体可参考 首页 README 文档。