yolov6网络框架

YOLOv6是一种目标检测的神经网络框架，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv6采用了一种单阶段的检测方法，可以实现实时的目标检测任务。

YOLOv6的网络结构主要由主干网络和检测头组成。主干网络通常采用骨干网络，如Darknet、CSPDarknet等，用于提取图像特征。检测头则负责预测目标的位置和类别。

YOLOv6相对于之前的版本有以下几个改进：
1. 更轻量化：YOLOv6采用了轻量级的网络结构，减少了模型的参数量和计算量，提高了检测速度。
2. 更高的精度：通过引入一些技巧和改进，YOLOv6在保持速度的同时，提升了目标检测的准确性。
3. 多尺度训练：YOLOv6在训练过程中使用了多尺度的输入图像，可以更好地适应不同大小的目标。