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YOLOv6-Face

基于 YOLOv6 v3.0 分支 代码实现人脸检测任务。

新特性

• 人脸关键点定位
• Repulsion 损失函数
• 相同通道解耦头

WIDERFACE 模型指标

Model	Size	Easy	Medium	Hard	SpeedT4 trt fp16 b1 (fps)	SpeedT4 trt fp16 b32 (fps)	Params (M)	FLOPs (G)
YOLOv6-N	640	95.0	92.4	80.4	797	1313	4.63	11.35
YOLOv6-S	640	96.2	94.7	85.1	339	484	12.41	32.45
YOLOv6-M	640	97.0	95.3	86.3	188	240	24.85	70.59
YOLOv6-L	640	97.2	95.9	87.5	102	121	56.77	159.24
YOLOv6Lite-S	416	89.6	84.6	58.8	/	/	0.53	0.90
YOLOv6Lite-M	416	90.6	86.1	60.6	/	/	0.76	1.07
YOLOv6Lite-L	416	91.8	87.6	64.2	/	/	1.06	1.40

表格备注

• 以上模型均在COCO预训练模型上微调300轮之后的结果.
• mAP 和速度指标是在 WIDER FACE 数据集上评估的，模型输入分辨率为 640×640.
• 速度是在 T4 上测试的，TensorRT 版本为 8.2.
• 复现 YOLOv6 的速度指标，请查看速度测试 教程.
• YOLOv6 的参数和计算量是在推理模式下计算的.

快速开始

安装

git clone https://github.com/meituan/YOLOv6
cd YOLOv6
git checkout yolov6-face
pip install -r requirements.txt

训练

单卡

python tools/train.py --batch 8 --conf configs/yolov6s_finetune.py --data data/WIDER_FACE.yaml --fuse_ab --device 0

多卡 (推荐使用 DDP 模式)

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 tools/train.py --batch 64 --conf configs/yolov6s_finetune.py --data data/WIDER_FACE.yaml --fuse_ab --device 0,1,2,3,4,5,6,7

• fuse_ab: 使用联合锚点训练模式
• conf: 配置文件路径，里面包含网络结构、优化器配置、超参数信息。如果您是在自己的数据集训练，我们推荐您使用yolov6n/s/m/l_finetune.py配置文件
• data: 数据集配置文件，以 WIDERFACE 数据集为例，您可以在 WIDERFACE 下载数据, 在这里下载YOLO 格式标签
• 确保您的数据集按照下面这种格式来组织；

├── widerface
│   ├── images
│   │   ├── train
│   │   └── val
│   ├── labels
│   │   ├── train
│   │   ├── val

推理

首先，从release 页面 下载一个训练好的模型权重文件，或选择您自己训练的模型；

然后，通过 tools/infer.py 文件进行推理。

python tools/infer.py --weights yolov6s_face.pt --source ../widerface/images/val/ --yaml data/WIDER_FACE.yaml --conf 0.02 --not-save-img --save-txt-widerface --name widerface_yolov6s

WIDERFACE 评估

cd widerface_evaluate
python evaluation.py --pred ../runs/inference/widerface_yolov6s/labels/

部署

• ONNX
• OpenCV Python/C++
• OpenVINO
• TensorRT

教程

• 用户手册（中文版）
• 训练 COCO 数据集
• 训练自定义数据集
• 测速
• YOLOv6 量化教程

第三方资源

• YOLOv6 NCNN Android app demo: ncnn-android-yolov6 from FeiGeChuanShu
• YOLOv6 ONNXRuntime/MNN/TNN C++: YOLOv6-ORT, YOLOv6-MNN and YOLOv6-TNN from DefTruth
• YOLOv6 TensorRT Python: yolov6-tensorrt-python from Linaom1214
• YOLOv6 TensorRT Windows C++: yolort from Wei Zeng
• YOLOv6 web demo on Huggingface Spaces with Gradio.
• 教程: 如何用 YOLOv6 训练自己的数据集
• YOLOv6 在 Google Colab 上的推理 Demo

FAQ（持续更新）

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