新一代目标检测：YOLOv10 | 理论概要

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 YOLO的简史 在我们深入探讨YOLOv10之前，让我们回顾一下YOLO的发展历程。YOLO在实时目标检测领域一直是先驱，兼顾速度和准确性。从YOLOv1到YOLOv9，每个版本在架构、优化和数据增强方面都引入了显著的改进。然而，随着模型的发展，某些限制依然存在，特别是对后处理依赖非极大值抑制（NMS），这会减慢推理速度。YOLOv10正面解决了这些挑战，使其成为实时应用中稳健高效的模型。 YOLOv10的新特性 1. 无NMS训练 YOLOv10的一大亮点是其无NMS训练。 传统的YOLO模型使用NMS来过滤重叠的预测，这增加了推理延迟。 YOLOv10引入了一种双重分配策略，消除了NMS的需求，从而实现了更快、更高效的目标检测。 🏎️ 双重分配策略解释： 一对多分配：在训练过程中使用，以提供丰富的监督信号。 一对一分配：在推理过程 ………………………………