清华发布YOLOv10，真正实时端到端目标检测

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向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 标题 ：YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 论文 ：https://arxiv.org/pdf/2405.14458 et=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458 源码 ：https://github.com/THU-MIG/yolov10 hhttps://github.com/THU-MIG/yolov10ttps:// 过去几年里，YOLO因在计算成本和检测性能之间实现有效平衡而成为实时目标检测领域的主流范式。研究人员针对YOLOs的结构设计、优化目标、数据增强策略等进行了深入探索，并取得了显著进展。然而，对非极大值抑制（NMS）的后处理依赖阻碍了YOLOs的端到端部署，并对推理延迟产生负面影响。此外，YOLOs中各种组件的设计缺乏全面和彻底的审查，导致明显的计算冗余并限制了模型的性能。这导致次优的效率，以及性能提升的巨大潜力。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型架构两个方面进一步 ………………………………