YOLOv10发布，性能效率双提升，魔搭社区最佳实践来啦！

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YOLO（You Only Look Once）系列目标检测框架，由于其在计算成本与检测性能之间实现了有效平衡，故而成为实时物体检测领域的标杆。 YOLO系列算法经过不断地发展和改进，已经在架构设计、优化目标、数据增强策略等方面取得了显著的进展。然而，由于非最大抑制（NMS）后处理依赖，导致YOLO系列算法难以实现端到端部署，并且增加了推理延迟，对性能产生了负面影响。此外，YOLO系列算法中的一些组件设计存在冗余，限制了模型的性能，因此还有很大的改进空间。 自今年2月YOLOv9发布之后，YOLO系列的接力到清华大学THU-MIG实验室。在这项工作中，研究团队旨在从后处理和模型架构两个方面进一步提升YOLO 的性能效率边界。清华大学THU-MIG实验室首先提出了用于 YOLO 无 NMS 训练的一致对偶分配，这同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，研 ………………………………