在yolov5霸屏计算机视觉领域很久时，六月处美团开源了yolov6，并号称在精度和速度上均超越其他同量级的计算机视觉模型，刚刚瞅了一眼，star已经超过2.8k,脑子里莫名冒出一个词：”国货之光”。
网上基于yolov6的解读有很多，文末会附上美团的官方解读和开源代码的github链接。文本开始yolov6系列，先和大家分享下整个yolov6的网络架构（基于tag0.1版本的yolov6s），后续再基于各个模块根据自己的理解分享给大家。
整体框架
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以上为yolov6s整体的网络架构，从图中可看出yolov6网络由四个部分组成：input，backbone，neck以及head。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。
根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在neck层通过Rep-PAN网络继续输出三层不同size大小的 feature map（以下简称fm）*，输入到最后的head层中，对图像检测的三类任务（分类、前后背景分类、边框）预测，输出最后的结果。
; backbone
yolov6s的backbone层参见RepVGG网络的backbone[3],如上图所示（ s表示stride, o为outchannel, i为inchannel, 其中o=i表示outchannel=inchannel, o≠i表示outchannel与inchannel无相关性，并非其值一定不相等），由若干RepVGG block(以下RepVGG block简称RVB, RepBlock简称RB)组成。
RB为几个RVB的串联，其中第一个RVB用于特征层的size变化，后面N个RVB 用于特征层的融合，size保持不变。
stem为s=2的RVB，同时输入输出的channel不相同，这样stem的RVB变成：
同时ERBlock5中增加SPPF层：
其中 SConv是有conv+BN+ReLu组成：
这样 SPPF网络则先通过一个SConv层，特征图h,w的size不变，outchannel变成inchannel的一半，输出做为一个分支，而后经过3个maxpooling层，每个maxpooling的kernel=5,s=1,padding=kernel//2, 每经过一个maxpooling后，fm size均不变，并做为分支。而后通过cat将几个分支在channel维度上相加，得到的size较于SPPF的输入，h,w不变，channel为输入的2倍，最后再通过一个SConv层，通道减半，使得输入和输出的fm size不变。
整个backbone层流程为：输入640 _640_3的图片，通过stem层（s=2）输出为320 _320_32，后面接几个ERBlock,每个ERBlock均做特征层的下采样和channel的增大，每个ERBlock由一个RVB和一个RB组成（ERBlock5多加SPPF层），在RVB中做特征层的下采样，同时channel增大，在RB中对特征层充分融合后输出，最后backbone输出三个fm分别为(20 _20_512, 40 _40_128, 80 _80_64)。
neck
Neck层美团官方称其为Rep-PAN,是基于PAN的拓扑方法，如上图所示，类似一种”U”型结构，其中U型左侧从上到下fm的h,w增大，右侧从下到上fm的h,w减小，其中Upsample上采样基于torch官方自带的转置卷积实现：
整个neck层的流程为，U型左侧，从ERB5输出20 _20_512的fm,通过SConv 变成20 _20_128大小，上采样后h,w较之前增大一倍后与ERB4的输出在channel层上concate后fm变成40 _4_384，通过一个RB（s=1, o≠i）后，输出 40 _4_128，重复上述步骤后，输出80 _80_64的fm。U型右侧，将80 _80_64的fm先SConv下采样，得到40 _40_64的fm,与U型左侧h,w一致的fm在channel层上concate后，通过一个RB(s=1, o≠i)，输出第二个fm，重复U型右侧以上步骤，输出第三个fm。至此，neck层输出三个fm分别为（20 _20_256, 40 _40_128, 80 _80_64）.
; Head
如上图，head基于三层输出预测，分别对应了大小不同的从大到小的感受野。
其中 BConv是由conv+bn+SiLu组成：
整个head借鉴了yolox中的解耦头设计，并对其做了改进，head流程如下：从neck层输出三个分支，对于每个分支，先对输出fm通过BConv层，做fm的特征融合后，分成两个分支一个分支通过BConv+Conv完成分类任务的预测，另外一个分支先通过BConv融合特征后再分成两个分支，一个分支通过Conv完成边框的回归，一个分支通过Conv完成前后背景的分类，至此三个分支再通过concate在channel层上融合，输出未经后处理的预测结果。
结语
以上为个人理解，yolov6s在0.1版本上的整体网络架构，如有理解偏差，欢迎交流，后续根据yolov6中各个模块中的详细的原理以及代码继续更新，希望对大家有帮助。
参考：
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/RrQCP4pTSwpTmSgvly9evg（美团官方解读）
[2] https://github.com/meituan/YOLOv6（美团官方代码）
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/353697121
Original: https://blog.csdn.net/zqwwwm/article/details/125635594
Author: 所向披靡的张大刀
Title: 【yolov6系列一】深度解析网络架构
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