Yolo系列再次更新——清华发布Yolov10端到端实时对象检测模型
前期我们刚介绍过Yolo系列模型，还以为Yolov9刚刚发布，也许今年不会再有什么更新。但是没有想到打脸如此之快，Yolov10端到端实时对象检测模型强势回归发布。
Yolov10端到端实时对象检测
YOLOv10 是清华大学研究人员在YOLO软件包的基础上，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 显著降低了计算开销，并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以及速度。
模型框架
实时物体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。
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
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44782294/article/details/140231260
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！