YOLOv10 自定义数据训练

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 在计算机视觉快速发展的世界中，YOLO（You Only Look Once）系列在实时目标检测方面一直设定了基准。最新版本YOLOv10有望进一步突破这些界限。在这篇博客文章中，我们将探讨YOLOv10的架构，重点介绍其主要特性，讨论它如何优于其前辈，并在自定义数据集上进行训练。 介绍 YOLOv10在其前代基础上进行改进，解决了后处理和模型架构中的局限性。其主要目标是提高性能和效率，使YOLOv10成为实时端到端目标检测的最先进模型。 YOLOv10提供了一系列模型规模，确保用户可以根据具体应用需求选择最佳模型。这种灵活性允许更好地适应各种现实世界场景，从移动应用的轻量级模型到高性能任务的大型模型。YOLOv10模型有六种尺寸： Nano (n): 230万参数 Small (s): 720万参数 Medium (m): 1540万参数 Big (b): 1910万参数 Large (l): 2 ………………………………