本文主要是介绍独创改进 | RT-DETR 引入双向级联特征融合结构 RepBi-PAN | 附手绘结构图原图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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文章目录
- YOLOv6贡献
- RepBi-PAN 融合的原理
- RepBi-PAN 结构图
- 参数量对比
- 改进思路
- 模型结构文件
YOLO 社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为 YOLOv6 v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIA Tesla T4 GPU测试的吞吐量为1187 FPS。YOLOv6-S以484 FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOLOv5-S、YOLOv8-S、YOLOX-S和PPYOLOE-S）。YOLOv6
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