YOLOv6 是一种先进的实时目标检测模型，基于“你只需一次” (You Only Look Once) 的框架。它在保持高精度的同时，实现了更快的推理速度，适用于各种边缘设备和高性能服务器。YOLOv6 通过优化网络结构和引入新的损失函数，提升了对小目标的检测能力，并增强了模型的泛化性能。此外，YOLOv6 支持多尺度训练，使其在不同分辨率下表现出色，广泛应用于视频监控、自动驾驶和智能安防等领域。 源模型工程请访问：YOLOv6

在右侧性能参考板块中点击模型转换参考查看模型转换步骤

Model Farm 所提供的模型性能基准测试以及示例代码皆基于阿加犀AidLite SDK实现

SDK安装

详情请参考AidLite开发者文档

• 安装AidLite SDK

# install aidlite sdk c++ api
sudo aid-pkg -i aidlite-sdk

# install aidlite sdk python api
python3 -m pip install pyaidlite -i https://mirrors.aidlux.com --trusted-host mirrors.aidlux.com

• 验证AidLite SDK

# aidlite sdk c++ check
python3 -c "import aidlite; print(aidlite.get_library_version())"

# aidlite sdk python check
python3 -c "import aidlite; print(aidlite.get_py_library_version())"

推理示例代码

• 点击模型 & 代码下载模型文件和推理代码包，文件结构如下

/model_farm_{model_name}_aidlite
    
    |__ models # folder where model files are stored

    |__ python # aidlite python model inference example

    |__ cpp # aidlite cpp model inference example

    |__ README.md