YOLOv10自定义数据集训练，全流程实战(训练+预测保姆级教程)

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以下 文 章来源于微信公众号：OpenCV与AI深度学习 作者：Color Space 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3WSmGP7xdQJc-5YdQXBPFg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文主要介绍如何使用YOLOv10在自定义数据集训练实现车牌检测,包含了从数据集、训练到最终预测全流程，希望对大家有所帮助。        YOLOv10简介 YOLOv10是清华大学研究人员在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在降低计算像素数的同时实现了相当的性能。大量实验证明，YOLOv10在多个模型上实现了卓越的精度-延迟权衡。 概述 实时目标检测旨在优先延迟准确的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 ………………………………