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YOLOv10简介   

YOLOv10是清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。大量实验证明，YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。

概述

    实时目标检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于这项研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构上的低效阻碍了最佳性能的实现。YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入一致的双重分配和以效率-准确性为导向的整体模型设计策略，解决了这些问题。

网络架构

    YOLOv10 的结构建立在以前YOLO 模型的基础上，同时引入了几项关键创新。模型架构由以下部分组成：

• • 主干网：YOLOv10 中的主干网负责特征提取，它使用了增强版的 CSPNet（跨阶段部分网络），以改善梯度流并减少计算冗余。

  • 颈部：颈部设计用于汇聚不同尺度的特征，并将其传递到头部。它包括 PAN（路径聚合网络）层，可实现有效的多尺度特征融合。

  • 一对多头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。

  • 一对一头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，无需 NMS，从而减少延迟并提高效率。

主要功能

• • 无 NMS 训练：利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求，从而减少推理延迟。

  • 整体模型设计：从效率和准确性的角度全面优化各种组件，包括轻量级分类头、空间通道去耦向下采样和等级引导块设计。

  • 增强的模型功能：纳入大核卷积和部分自注意模块，在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

模型支持：

YOLOv10 有多种模型，可满足不同的应用需求：

• • YOLOv10-N：用于资源极其有限环境的纳米版本。

  • YOLOv10-S：兼顾速度和精度的小型版本。

  • YOLOv10-M：通用中型版本。

  • YOLOv10-B：平衡型，宽度增加，精度更高。

  • YOLOv10-L：大型版本，精度更高，但计算资源增加。

  • YOLOv10-X：超大型版本可实现最高精度和性能。

    性能

        在准确性和效率方面，YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如，在 COCO 数据集上，YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍，而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，延迟减少了 46%，参数减少了 25%。下图是使用TensorRT FP16 在T4 GPU上的测试结果：

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    实验和结果

        YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试，显示出卓越的性能和效率。与以前的版本和其他当代探测器相比，YOLOv10 在延迟和准确性方面都有显著提高。

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