YOLOv10检测算法，ONNX模型部署和性能对比分析

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以下 文 章来源于微信公众号：DeepDriving 作者：一天到晚潜水的鱼 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/w0Ss9vcseNCEoK2UWugCNw 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 YOLO系列目标检测算法迎来了其第十个版本，本文不仅对YOLOv10进行了详细介绍，还为大家演示了如何通过ONNX部署。部署后的模型与Pytorch推理结果无异，希望对大家有所帮助。 0. YOLOv10简介 YOLOv10 是清华大学最近开源的一个实时端到端的目标检测算法，解决了以往版本 YOLO 系列目标检测算法在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非极大值抑制（ NMS ）操作和优化模型架构， YOLOv10 在显著降低计算开销的同时还实现了最先进的性能。 YOLOv10 的模型架构由以下几个部分组成： 主干网络：使用增强版的 CSPNet 来提取图像特征，它能改善梯度流并减少计算量。 颈部：采用 PAN 结构汇 ………………………………