多年来，Yolo系列一直是有效对象检测的事实上的行业级别标准。尤洛社区（Yolo Community）绝大多数繁荣，以丰富其在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其限制推向新的水平，以坚定不移的行业应用心态前进。考虑到对真实环境中速度和准确性的多种要求，我们广泛研究了行业或学术界的最新对象检测进步。具体而言，我们从最近的网络设计，培训策略，测试技术，量化和优化方法中大量吸收了思想。最重要的是，我们整合了思想和实践，以在各种规模上建立一套可供部署的网络，以适应多元化的用例。在Yolo作者的慷慨许可下，我们将其命名为Yolov6。我们还向用户和贡献者表示热烈欢迎，以进一步增强。为了了解性能，我们的Yolov6-N在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1234 fps的吞吐量在可可数据集上击中35.9％的AP。 Yolov6-S在495 fps处的43.5％AP罢工，在相同规模〜（Yolov5-S，Yolox-S和Ppyoloe-S）上超过其他主流探测器。我们的量化版本的Yolov6-S甚至在869 fps中带来了新的43.3％AP。此外，与其他推理速度相似的检测器相比，Yolov6-m/L的精度性能（即49.5％/52.3％）更好。我们仔细进行了实验以验证每个组件的有效性。我们的代码可在https://github.com/meituan/yolov6上提供。

In this report, we present a fast and accurate object detection method dubbed DAMO-YOLO, which achieves higher performance than the state-of-the-art YOLO series. DAMO-YOLO is extended from YOLO with some new technologies, including Neural Architecture Search (NAS), efficient Reparameterized Generalized-FPN (RepGFPN), a lightweight head with AlignedOTA label assignment, and distillation enhancement. In particular, we use MAE-NAS, a method guided by the principle of maximum entropy, to search our detection backbone under the constraints of low latency and high performance, producing ResNet-like / CSP-like structures with spatial pyramid pooling and focus modules. In the design of necks and heads, we follow the rule of "large neck, small head". We import Generalized-FPN with accelerated queen-fusion to build the detector neck and upgrade its CSPNet with efficient layer aggregation networks (ELAN) and reparameterization. Then we investigate how detector head size affects detection performance and find that a heavy neck with only one task projection layer would yield better results. In addition, AlignedOTA is proposed to solve the misalignment problem in label assignment. And a distillation schema is introduced to improve performance to a higher level. Based on these new techs, we build a suite of models at various scales to meet the needs of different scenarios, i.e., DAMO-YOLO-Tiny/Small/Medium. They can achieve 43.0/46.8/50.0 mAPs on COCO with the latency of 2.78/3.83/5.62 ms on T4 GPUs respectively. The code is available at https://github.com/tinyvision/damo-yolo.

In this report, we present PP-YOLOE, an industrial state-of-the-art object detector with high performance and friendly deployment. We optimize on the basis of the previous PP-YOLOv2, using anchor-free paradigm, more powerful backbone and neck equipped with CSPRepResStage, ET-head and dynamic label assignment algorithm TAL. We provide s/m/l/x models for different practice scenarios. As a result, PP-YOLOE-l achieves 51.4 mAP on COCO test-dev and 78.1 FPS on Tesla V100, yielding a remarkable improvement of (+1.9 AP, +13.35% speed up) and (+1.3 AP, +24.96% speed up), compared to the previous state-of-the-art industrial models PP-YOLOv2 and YOLOX respectively. Further, PP-YOLOE inference speed achieves 149.2 FPS with TensorRT and FP16-precision. We also conduct extensive experiments to verify the effectiveness of our designs. Source code and pre-trained models are available at https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.

In this paper, we aim to design an efficient real-time object detector that exceeds the YOLO series and is easily extensible for many object recognition tasks such as instance segmentation and rotated object detection. To obtain a more efficient model architecture, we explore an architecture that has compatible capacities in the backbone and neck, constructed by a basic building block that consists of large-kernel depth-wise convolutions. We further introduce soft labels when calculating matching costs in the dynamic label assignment to improve accuracy. Together with better training techniques, the resulting object detector, named RTMDet, achieves 52.8% AP on COCO with 300+ FPS on an NVIDIA 3090 GPU, outperforming the current mainstream industrial detectors. RTMDet achieves the best parameter-accuracy trade-off with tiny/small/medium/large/extra-large model sizes for various application scenarios, and obtains new state-of-the-art performance on real-time instance segmentation and rotated object detection. We hope the experimental results can provide new insights into designing versatile real-time object detectors for many object recognition tasks. Code and models are released at https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x/configs/rtmdet.

更好的准确性和效率权衡在对象检测中是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们致力于研究对象检测的关键优化和神经网络架构选择，以提高准确性和效率。我们调查了无锚策略对轻质对象检测模型的适用性。我们增强了骨干结构并设计了颈部的轻质结构，从而提高了网络的特征提取能力。我们改善标签分配策略和损失功能，使培训更稳定和高效。通过这些优化，我们创建了一个名为PP-Picodet的新的实时对象探测器系列，这在移动设备的对象检测上实现了卓越的性能。与其他流行型号相比，我们的模型在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。 Picodet-s只有0.99m的参数达到30.6％的地图，它是地图的绝对4.8％，同时与yolox-nano相比将移动CPU推理延迟减少55％，并且与Nanodet相比，MAP的绝对改善了7.1％。当输入大小为320时，它在移动臂CPU上达到123个FPS（使用桨Lite）。Picodet-L只有3.3M参数，达到40.9％的地图，这是地图的绝对3.7％，比yolov5s更快44％ 。如图1所示，我们的模型远远优于轻量级对象检测的最先进的结果。代码和预先训练的型号可在https://github.com/paddlepaddle/paddledentions提供。

无人驾驶飞机（UAV）的实时对象检测是一个具有挑战性的问题，因为Edge GPU设备作为物联网（IoT）节点的计算资源有限。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种基于Yolox模型的新型轻型深度学习体系结构，用于Edge GPU上的实时对象检测。首先，我们设计了一个有效且轻巧的PixSF头，以更换Yolox的原始头部以更好地检测小物体，可以将其进一步嵌入深度可分离的卷积（DS Conv）中，以达到更轻的头。然后，开发为减少网络参数的颈层中的较小结构，这是精度和速度之间的权衡。此外，我们将注意模块嵌入头层中，以改善预测头的特征提取效果。同时，我们还改进了标签分配策略和损失功能，以减轻UAV数据集的类别不平衡和盒子优化问题。最后，提出了辅助头进行在线蒸馏，以提高PIXSF Head中嵌入位置嵌入和特征提取的能力。在NVIDIA Jetson NX和Jetson Nano GPU嵌入平台上，我们的轻质模型的性能得到了实验验证。扩展的实验表明，与目前的模型相比，Fasterx模型在Visdrone2021数据集中实现了更好的折衷和延迟之间的折衷。

Yolov7在5 fps到160 fps的速度和准确性上都超过了所有已知对象探测器，并且在GPU V100上具有30 fps或更高的所有已知实时对象探测器中，精度最高的56.8％AP。YOLOV7-E6对象检测器（56 fps v100，55.9％AP）优于两个基于变压器的检测器SWIN-L-CASCADE MAKS R-CNN（9.2 fps A100，53.9％AP）的速度和2％的准确性和2％基于卷积的检测器Convnext-XL级联膜面罩R-CNN（8.6 fps a100，55.2％AP）的速度为551％，精度为0.7％AP，Yolov7优于：Yolor，Yolox，Yolox，Scaled-Yolov4，Yolov4，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，Yolov5，DETR，可变形的DETR，DINO-5SCALE-R50，VIT-ADAPTER-B和许多其他对象探测器的速度和准确性。此外，我们仅在不使用任何其他数据集或预先训练的权重的情况下从头开始训练Yolov7。源代码在https://github.com/wongkinyiu/yolov7中发布。

在这项研究中，我们深入研究了半监督对象检测〜（SSOD）所面临的独特挑战。我们观察到当前的探测器通常遭受3个不一致问题。 1）分配不一致，传统的分配策略对标记噪声很敏感。 2）子任务不一致，其中分类和回归预测在同一特征点未对准。 3）时间不一致，伪Bbox在不同的训练步骤中差异很大。这些问题导致学生网络的优化目标不一致，从而恶化了性能并减慢模型收敛性。因此，我们提出了一个系统的解决方案，称为一致的老师，以补救上述挑战。首先，自适应锚分配代替了基于静态的策略，该策略使学生网络能够抵抗嘈杂的psudo bbox。然后，我们通过设计功能比对模块来校准子任务预测。最后，我们采用高斯混合模型（GMM）来动态调整伪盒阈值。一致的老师在各种SSOD评估上提供了新的强大基线。只有10％的带注释的MS-Coco数据，它可以使用Resnet-50骨干实现40.0 MAP，该数据仅使用伪标签，超过了4个地图。当对完全注释的MS-Coco进行其他未标记的数据进行培训时，性能将进一步增加到49.1 MAP。我们的代码将很快开源。

物体检测在计算机视觉中取得了巨大的进步。具有外观降级的小物体检测是一个突出的挑战，特别是对于鸟瞰观察。为了收集足够的阳性/阴性样本进行启发式训练，大多数物体探测器预设区域锚，以便将交叉联盟（iou）计算在地面判处符号数据上。在这种情况下，小物体经常被遗弃或误标定。在本文中，我们提出了一种有效的动态增强锚（DEA）网络，用于构建新颖的训练样本发生器。与其他最先进的技术不同，所提出的网络利用样品鉴别器来实现基于锚的单元和无锚单元之间的交互式样本筛选，以产生符合资格的样本。此外，通过基于保守的基于锚的推理方案的多任务联合训练增强了所提出的模型的性能，同时降低计算复杂性。所提出的方案支持定向和水平对象检测任务。对两个具有挑战性的空中基准（即，DotA和HRSC2016）的广泛实验表明，我们的方法以适度推理速度和用于训练的计算开销的准确性实现最先进的性能。在DotA上，我们的DEA-NET与ROI变压器的基线集成了0.40％平均平均精度（MAP）的先进方法，以便用较弱的骨干网（Resnet-101 VS Resnet-152）和3.08％平均 - 平均精度（MAP），具有相同骨干网的水平对象检测。此外，我们的DEA网与重新排列的基线一体化实现最先进的性能80.37％。在HRSC2016上，它仅使用3个水平锚点超过1.1％的最佳型号。

现实世界中的对象检测模型应便宜且准确。知识蒸馏（KD）可以通过利用大型教师模型的有用信息来提高小型，廉价检测模型的准确性。但是，一个关键的挑战是确定老师进行蒸馏产生的最有用的功能。在这项工作中，我们表明，在地面边界框中只有一小部分功能才是老师的高检测性能。基于此，我们提出了预测引导的蒸馏（PGD），该蒸馏将蒸馏放在教师的这些关键预测区域上，并在许多现有的KD基准方面的性能取得了可观的增长。此外，我们建议对关键区域进行自适应加权方案，以平滑其影响力并取得更好的性能。我们提出的方法在各种高级一阶段检测体系中的当前最新KD基准都优于当前的最新KD基线。具体而言，在可可数据集上，我们的方法分别使用RESNET-101和RESNET-50作为教师和学生骨架，在 +3.1％和 +4.6％的AP改进之间达到了AP的改善。在CrowdHuman数据集上，我们还使用这些骨架，在MR和AP上取得了 +3.2％和 +2.0％的提高。我们的代码可在https://github.com/chenhongyiyang/pgd上找到。

知识蒸馏（KD）目睹了其在物体检测中学习紧凑型号的强大能力。以前的KD方法用于对象检测主要是侧重于模仿仿地区内的深度特征，而不是模仿分类登录，而不是蒸馏定位信息的低效率。在本文中，通过重新制定本地化的知识蒸馏过程，我们提出了一种新的本地化蒸馏（LD）方法，可以有效地将老师的本地化知识转移给学生。此外，我们还启发式介绍了有价值的本地化区域的概念，可以帮助选择性地蒸馏某个地区的语义和本地化知识。第一次结合这两个新组件，我们显示Logit Mimicing可以优于特征模仿和本地化知识蒸馏比蒸馏对象探测器的语义知识更为重要和有效。我们的蒸馏方案简单，有效，可以很容易地应用于不同的致密物体探测器。实验表明，我们的LD可以将GFOCal-Reset-50的AP得分提升，单一规模的1 $ \ Times $培训计划从Coco基准测试中的40.1到42.1，没有任何牺牲品推断速度。我们的源代码和培训的型号在https://github.com/hikaritju/ld公开提供

Previous knowledge distillation (KD) methods for object detection mostly focus on feature imitation instead of mimicking the prediction logits due to its inefficiency in distilling the localization information. In this paper, we investigate whether logit mimicking always lags behind feature imitation. Towards this goal, we first present a novel localization distillation (LD) method which can efficiently transfer the localization knowledge from the teacher to the student. Second, we introduce the concept of valuable localization region that can aid to selectively distill the classification and localization knowledge for a certain region. Combining these two new components, for the first time, we show that logit mimicking can outperform feature imitation and the absence of localization distillation is a critical reason for why logit mimicking underperforms for years. The thorough studies exhibit the great potential of logit mimicking that can significantly alleviate the localization ambiguity, learn robust feature representation, and ease the training difficulty in the early stage. We also provide the theoretical connection between the proposed LD and the classification KD, that they share the equivalent optimization effect. Our distillation scheme is simple as well as effective and can be easily applied to both dense horizontal object detectors and rotated object detectors. Extensive experiments on the MS COCO, PASCAL VOC, and DOTA benchmarks demonstrate that our method can achieve considerable AP improvement without any sacrifice on the inference speed. Our source code and pretrained models are publicly available at https://github.com/HikariTJU/LD.

深神网络的对象探测器正在不断发展，并用于多种应用程序，每个应用程序都有自己的要求集。尽管关键安全应用需要高准确性和可靠性，但低延迟任务需要资源和节能网络。不断提出了实时探测器，在高影响现实世界中是必需的，但是它们过分强调了准确性和速度的提高，而其他功能（例如多功能性，鲁棒性，资源和能源效率）则被省略。现有网络的参考基准不存在，设计新网络的标准评估指南也不存在，从而导致比较模棱两可和不一致的比较。因此，我们对广泛的数据集进行了多个实时探测器（基于锚点，关键器和变压器）的全面研究，并报告了一系列广泛指标的结果。我们还研究了变量，例如图像大小，锚固尺寸，置信阈值和架构层对整体性能的影响。我们分析了检测网络的鲁棒性，以防止分配变化，自然腐败和对抗性攻击。此外，我们提供了校准分析来评估预测的可靠性。最后，为了强调现实世界的影响，我们对自动驾驶和医疗保健应用进行了两个独特的案例研究。为了进一步衡量关键实时应用程序中网络的能力，我们报告了在Edge设备上部署检测网络后的性能。我们广泛的实证研究可以作为工业界对现有网络做出明智选择的指南。我们还希望激发研究社区的设计和评估网络的新方向，该网络着重于更大而整体的概述，以实现深远的影响。

知识蒸馏在分类中取得了巨大的成功，但是，仍然有挑战性。在用于检测的典型图像中，来自不同位置的表示可能对检测目标具有不同的贡献，使蒸馏难以平衡。在本文中，我们提出了一种有条件的蒸馏框架来蒸馏出所需的知识，即关于每个例子的分类和本地化有益的知识。该框架引入了一种可学习的条件解码模块，其将每个目标实例检索为查询的信息。具体而言，我们将条件信息编码为查询并使用教师的表示作为键。查询和键之间的注意用于测量不同特征的贡献，由本地化识别敏感辅助任务指导。广泛的实验表明了我们的方法的功效：我们在各种环境下观察到令人印象深刻的改进。值得注意的是，在1倍计划下，我们将通过37.4至40.7地图（+3.3）与Reset-50骨架的Restinetet提升。代码已在https://github.com/megvii-research/icd上发布。

无锚的检测器基本上将对象检测作为密集的分类和回归。对于流行的无锚检测器，通常是引入单个预测分支来估计本地化的质量。当我们深入研究分类和质量估计的实践时，会观察到以下不一致之处。首先，对于某些分配了完全不同标签的相邻样品，训练有素的模型将产生相似的分类分数。这违反了训练目标并导致绩效退化。其次，发现检测到具有较高信心的边界框与相应的地面真相具有较小的重叠。准确的局部边界框将被非最大抑制（NMS）过程中的精确量抑制。为了解决不一致问题，提出了动态平滑标签分配（DSLA）方法。基于最初在FCO中开发的中心概念，提出了平稳的分配策略。在[0，1]中将标签平滑至连续值，以在正样品和负样品之间稳定过渡。联合（IOU）在训练过程中会动态预测，并与平滑标签结合。分配动态平滑标签以监督分类分支。在这样的监督下，质量估计分支自然合并为分类分支，这简化了无锚探测器的体系结构。全面的实验是在MS Coco基准上进行的。已经证明，DSLA可以通过减轻上述无锚固探测器的不一致来显着提高检测准确性。我们的代码在https://github.com/yonghaohe/dsla上发布。

视觉变压器（VIT）正在改变对象检测方法的景观。 VIT的自然使用方法是用基于变压器的骨干替换基于CNN的骨干，该主链很简单有效，其价格为推理带来了可观的计算负担。更微妙的用法是DEDR家族，它消除了对物体检测中许多手工设计的组件的需求，但引入了一个解码器，要求超长时间进行融合。结果，基于变压器的对象检测不能在大规模应用中占上风。为了克服这些问题，我们提出了一种新型的无解码器基于完全变压器（DFFT）对象检测器，这是第一次在训练和推理阶段达到高效率。我们通过居中两个切入点来简化反对检测到仅编码单级锚点的密集预测问题：1）消除训练感知的解码器，并利用两个强的编码器来保留单层特征映射预测的准确性； 2）探索具有有限的计算资源的检测任务的低级语义特征。特别是，我们设计了一种新型的轻巧的面向检测的变压器主链，该主链有效地捕获了基于良好的消融研究的丰富语义的低级特征。 MS Coco基准测试的广泛实验表明，DFFT_SMALL的表现优于2.5％AP，计算成本降低28％，$ 10 \ $ 10 \乘以$ 10 \乘以$较少的培训时期。与尖端的基于锚的探测器视网膜相比，DFFT_SMALL获得了超过5.5％的AP增益，同时降低了70％的计算成本。

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

时空动作检测是视频理解的重要组成部分。当前的时空动作检测方法将首先使用对象检测器获得人候选建议。然后，该模型将将候选人分为不同的行动类别。所谓的两阶段方法很重，很难在现实世界应用中应用。一些现有的方法使用统一的模型结构，但它们使用香草模型的性能不佳，并且通常需要额外的模块来提高性能。在本文中，我们探讨了建立端到端时空动作探测器的策略，其修改最少。为此，我们提出了一种名为ME-STAD的新方法，该方法以端到端的方式解决了空间 - 周期性动作检测问题。除模型设计外，我们还提出了一种新颖的标签策略，以处理空间数据集中的稀疏注释。提出的ME-STAD比原始的两阶段探测器和减少80％的FLOPS取得更好的结果（2.2％的MAP增强）。此外，我们提出的我的stad仅具有先前方法的最小修改，并且不需要额外的组件。我们的代码将公开。

深度学习方法需要大量的注释数据以优化参数。例如，附加具有准确边界框注释的数据集对于现代对象检测任务至关重要。但是，具有这样的像素准确性的标签是费力且耗时的，并且精心制作的标记程序对于降低人造噪声是必不可少的，涉及注释审查和接受测试。在本文中，我们关注嘈杂的位置注释对对象检测方法的性能的影响，并旨在减少噪声的不利影响。首先，当将噪声引入边界框注释中时，一阶段和两阶段检测器都会在实验上观察到明显的性能降解。例如，我们的合成噪声导致可可测试分裂的FCO探测器的性能从38.9％的AP降低到33.6％的AP，对于更快的R-CNN而言，COCO检测器的性能从38.9％的AP下降到37.8％的AP和33.7％的AP。其次，提出了一种基于贝叶斯过滤器进行预测合奏的自我纠正技术，以更好地利用教师学习范式后的嘈杂位置注释。合成和现实世界情景的实验始终证明了我们方法的有效性，例如，我们的方法将FCOS检测器的降解性能从33.6％的AP提高到可可的35.6％AP。

由于存储器和计算资源有限，部署在移动设备上的卷积神经网络（CNNS）是困难的。我们的目标是通过利用特征图中的冗余来设计包括CPU和GPU的异构设备的高效神经网络，这很少在神经结构设计中进行了研究。对于类似CPU的设备，我们提出了一种新颖的CPU高效的Ghost（C-Ghost）模块，以生成从廉价操作的更多特征映射。基于一组内在的特征映射，我们使用廉价的成本应用一系列线性变换，以生成许多幽灵特征图，可以完全揭示内在特征的信息。所提出的C-Ghost模块可以作为即插即用组件，以升级现有的卷积神经网络。 C-Ghost瓶颈旨在堆叠C-Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的C-Ghostnet。我们进一步考虑GPU设备的有效网络。在建筑阶段的情况下，不涉及太多的GPU效率（例如，深度明智的卷积），我们建议利用阶段明智的特征冗余来制定GPU高效的幽灵（G-GHOST）阶段结构。舞台中的特征被分成两个部分，其中使用具有较少输出通道的原始块处理第一部分，用于生成内在特征，另一个通过利用阶段明智的冗余来生成廉价的操作。在基准测试上进行的实验证明了所提出的C-Ghost模块和G-Ghost阶段的有效性。 C-Ghostnet和G-Ghostnet分别可以分别实现CPU和GPU的准确性和延迟的最佳权衡。代码可在https://github.com/huawei-noah/cv-backbones获得。