YOLOv10开源｜清华用端到端YOLOv10在速度精度上都生吃YOLOv8和YOLOv9

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前言   在过去几年中， YOLO 系列模型已成为实时目标检测领域的主导范式，这得益于它们在计算成本和检测性能之间的有效平衡。研究行人探索了YOLOs的架构设计、优化目标、数据增强策略等，取得了显著的进展。然而，对非最大值抑制（NMS）的后处理依赖阻碍了YOLOs的端到端部署，并不利影响推理延迟。此外，YOLOs中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余并限制了模型的能力。这导致了次优的效率，同时存在相当大的性能提升潜力。在这项工作中，作者从后处理和模型架构两方面进一步推进了YOLOs的性能效率边界。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： AI视界引擎 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 代码： https://githu ………………………………