YOLOv6/7：工业级部署导向的非Ultralytics分支演进1.1 总体定位与演进脉络1.1.1.1 为什么需要一条"非Ultralytics"分支我们回顾一下目标检测的工业化历程。YOLOv5 之后，Ultralytics 建立了一个高度集成的生态，这很好，但工业部署有一个核心矛盾：训练时的复杂拓扑与推理时的极简需求之间的张力。Ultralytics 的架构为了通用性保留了很多运行时分支，这在服务器端没问题，但在产线级部署中，每一毫秒都关乎产能。美团视觉智能部在 2023 年初发布的 YOLOv6，以及中研院在 2022 年中发布的 YOLOv7，走了另一条路：以部署反推设计。它们不是先做一个强大的训练框架再想办法压缩，而是从一开始就问：“如果最终要跑在 T4 GPU 的产线上，训练时应该长什么样？”这就像我们造桥，Ultralytics 是先设计一座功能齐全的桥，再考虑怎么瘦身；而 YOLOv6/7 是先确定桥墩承重，再反向计算桥身结构。两种思路没有高下，但工业场景更偏爱后者。1.1.1.2 YOLOv6 与 YOLOv7
