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xx大学 学士学位毕业论文 探索多任务学习在YOLOv6实时目标检测中的应用 Exploring the Application of Multi-Task Learning in Real-Time Object Detection with YOLOv6 学员姓名 指导教师：牛哄哄教授 专业名称：计算机科学与技术 2023年3月 目录 TOC \o 1-3 \h \u 7301 目录 2 2817 摘要 3 13171 关键词 3 27671 第一章 绪论 3 17201 1.1 研究背景 3 13827 1.2 研究意义 4 17308 1.3 国内外研究现状 5 15704 1.4 研究内容和目标 6 10876 1.5 研究方法和思路 7 20022 1.6 论文结构 8 29448 第二章 YOLOv6目标检测算法 9 8260 2.1 YOLOv6算法原理 9 8807 2.2 YOLOv6算法改进 10 10150 2.3 YOLOv6算法实现 11 14695 第三章 多任务学习 12 4700 3.1 多任务学习概述 12 17601 3.2 多任务学习在目标检测中的应用 13 32245 3.3 多任务学习算法 14 2208 第四章 基于多任务学习的YOLOv6实时目标检测 15 3961 4.1 算法设计 15 26955 4.2 数据集准备 17 10227 4.3 实验环境 18 535 4.4 实验结果分析 18 518 第五章 实验结果分析 20 9497 5.1 实验结果展示 20 10607 5.2 实验结果分析 20 4396 第六章 结论与展望 22 875 6.1 研究结论 22 22843 6.2 研究不足与展望 23 5965 参考文献 24 摘要 本文探讨了多任务学习在YOLOv6实时目标检测中的应用。首先介绍了YOLOv6目标检测算法的基本原理和优势，然后分析了多任务学习的概念和优势。接着，我们提出了一种基于多任务学习的YOLOv6实时目标检测方法，该方法可以同时检测多种不同类型的目标，并且在保持检测准确率的同时，大大提高了检测速度。最后，我们通过实验验证了该方法的有效性和优足性，证明了多任务学习在YOLOv6实时目标检测中的应用具有很大的潜力。本文的研究成果对于实时目标检测领域的研究和应用具有一定的参考价值。 关键词 关键词：多任务学习、YOLOv6、实时目标检测、应用探索 第一章 绪论 1.1 研究背景 随着计算机视觉技术的不断发展，实时目标检测已经成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。目前，YOLOv6已经成为了实时目标检测领域的一个重要算法，其在准确率和速度方面都有着很好的表现。然而，随着目标检测任务的不断增多，单一的目标检测算法已经无法满足实际需求。因此，多任务学习成为了一个备受关注的研究方向。多任务学习是指在一个模型中同时学习多个相关任务的技术。在实时目标检测中，多任务学习可以帮助模型同时完成多个任务，如目标检测、目标跟踪、目标分割等。通过多任务学习，可以提高模型的泛化能力，减少模型的过拟合现象，提高模型的效率和准确率。然而，多任务学习也存在一些挑战。首先，多任务学习需要同时学习多个任务，会增加模型的复杂度和训练难度。其次，多任务学习需要设计合适的损失函数，来平衡不同任务之间的权重。最后，多任务学习需要考虑不同任务之间的关联性，来提高模型的效率和准确率。因此，本文旨在探索多任务学习在YOLOv6实时目标检测中的应用。通过设计合适的多任务学习模型和损失函数，来提高YOLOv6的效率和准确率。同时，本文还将探讨不同任务之间的关联性，来提高模型的效率和准确率。通过本文的研究，可以为实时目标检测领域的研究提供一定的参考和借鉴。 1.2 研究意义 多任务学习是一种机器学习方法，它可以同时训练多个相关任务，从而提高模型的泛化能力和效率。在实时目标检测领域，YOLOv6是一种高效的目标检测算法，它可以在保持高精度的同时实现实时检测。本文旨在探索多任务学习在YOLOv6实时目标检测中的应用，通过同时训练多个相关任务，如目标检测、目标跟踪和姿态估计等，来提高YOLOv6的性能和效率。具体地，本文将研究以下几个方面：1）如何设计多任务学习框架，以充分利用YOLOv6的特点和多任务学习的优势；2）如何选择合适的相关任务，以提高YOLOv6的性能和效率；3）如何评估多任务学习框架的性能和效果，以验证其在实时目标检测中的应用价值。本文的研究意义在于：1）探索多任务学习在实时目标检测中的应用，为实时目标检测领域的研究提供新思路和新方法；2）提高YOLOv6