在线教程 | 清华大学强推！YOLOv10 实现更高效的目标检测

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作者：小贝 编辑：十九 YOLOv10 是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法，显著降低计算开销的同时实现了最先进性能。 过去几年中，由于 YOLO 在计算成本和检测性能之间的有效平衡，它已经成为实时目标检测领域的主要范式。然而，YOLO 依赖于非极大值抑制 (NMS) 进行后处理，这阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生了不利影响。 YOLOv10 是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法， 旨在解决之前 YOLO 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) 并优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。 HyperAI超神经官网现已上线了「YOLOv10 实时端到端目标检测」教程，无需输入任何命令，一键克隆即可立即开启目标检测。 教程地址： https://go.hyper.ai/Q ………………………………