探索水下低光照图像检测性能，基于YOLOv6全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建海底生物检测识别分析系统

底这类特殊数据场景下的检测模型开发相对来说比较少，在前面的博文中也有一些涉及，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

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在前文我们已经实践开发了YOLO系列的模型，本文的主要想法是想要基于美团发布的的YOLOv6来开发构建海底生物检测识别系统。

首先看下实例效果：

简单看下实例数据情况：

训练数据配置文件如下所示：

# Please insure that your custom_dataset are put in same parent dir with YOLOv6_DIR
train: ./dataset/images/train # train images
val: ./dataset/images/test # val images
test: ./dataset/images/test # test images (optional)# whether it is coco dataset, only coco dataset should be set to True.
is_coco: False# Classes
nc: 4  # number of classes# class names
names: ['holothurian', 'echinus', 'scallop', 'starfish']

本文选择的是YOLOv6这一算法模型，Yolov6是美团开发的轻量级检测算法，截至目前为止该算法已经迭代到了4.0版本，每一个版本都包含了当时最优秀的检测技巧和最最先进的技术，YOLOv6的Backbone不再使用Cspdarknet，而是转为比Rep更高效的EfficientRep；它的Neck也是基于Rep和PAN搭建了Rep-PAN；而Head则和YOLOX一样，进行了解耦，并且加入了更为高效的结构。YOLOv6也是沿用anchor-free的方式，抛弃了以前基于anchor的方法。除了模型的结构之外，它的数据增强和YOLOv5的保持一致；而标签分配上则是和YOLOX一样，采用了simOTA；并且引入了新的边框回归损失：SIOU。
YOLOv5和YOLOX都是采用多分支的残差结构CSPNet，但是这种结构对于硬件来说并不是很友好。所以为了更加适应GPU设备，在backbone上就引入了ReVGG的结构，并且基于硬件又进行了改良，提出了效率更高的EfficientRep。RepVGG为每一个3×3的卷积添加平行了一个1x1的卷积分支和恒等映射的分支。这种结构就构成了构成一个RepVGG Block。和ResNet不同的是，RepVGG是每一层都添加这种结构，而ResNet是每隔两层或者三层才添加。RepVGG介绍称，通过融合而成的3x3卷积结构，对计算密集型的硬件设备很友好。

这里我们依次开发构建了n、s、m和l四款不同参数量级的模型，模型文件如下：

这里以s系列模型为例详细看下：

# YOLOv6s model
model = dict(type='YOLOv6s',pretrained='weights/yolov6s.pt',depth_multiple=0.33,width_multiple=0.50,backbone=dict(type='EfficientRep',num_repeats=[1, 6, 12, 18, 6],out_channels=[64, 128, 256, 512, 1024],fuse_P2=True,cspsppf=True,),neck=dict(type='RepBiFPANNeck',num_repeats=[12, 12, 12, 12],out_channels=[256, 128, 128, 256, 256, 512],),head=dict(type='EffiDeHead',in_channels=[128, 256, 512],num_layers=3,begin_indices=24,anchors=3,anchors_init=[[10,13, 19,19, 33,23],[30,61, 59,59, 59,119],[116,90, 185,185, 373,326]],out_indices=[17, 20, 23],strides=[8, 16, 32],atss_warmup_epoch=0,iou_type='giou',use_dfl=False, # set to True if you want to further train with distillationreg_max=0, # set to 16 if you want to further train with distillationdistill_weight={'class': 1.0,'dfl': 1.0,},)
)solver = dict(optim='SGD',lr_scheduler='Cosine',lr0=0.0032,lrf=0.12,momentum=0.843,weight_decay=0.00036,warmup_epochs=2.0,warmup_momentum=0.5,warmup_bias_lr=0.05
)data_aug = dict(hsv_h=0.0138,hsv_s=0.664,hsv_v=0.464,degrees=0.373,translate=0.245,scale=0.898,shear=0.602,flipud=0.00856,fliplr=0.5,mosaic=1.0,mixup=0.243,
)

不同参数系列模型训练命令如下：


#yolov6n
python3 tools/train.py --batch-size 16 --conf configs/yolov6n_finetune.py --data data/self.yaml --fuse_ab --device 0 --name yolov6n --epochs 100 --workers 2#yolov6s
python3 tools/train.py --batch-size 16 --conf configs/yolov6s_finetune.py --data data/self.yaml --fuse_ab --device 0 --name yolov6s --epochs 100 --workers 2#yolov6m
python3 tools/train.py --batch-size 16 --conf configs/yolov6m_finetune.py --data data/self.yaml --fuse_ab --device 0 --name yolov6m --epochs 100 --workers 2#yolov6l
python3 tools/train.py --batch-size 16 --conf configs/yolov6l_finetune.py --data data/self.yaml --fuse_ab --device 0 --name yolov6l --epochs 100 --workers 2

这里我们在训练阶段保持完全相同的参数设置，均基于官方权重进行微调开发。

训练完成结果详情如下：

【yolov6n】