YOLOv10 自定义目标检测 | 理论+实践

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概述 YOLOv10 是由清华大学研究人员利用 Ultralytics Python 软件包开发的，它通过改进模型架构并消除非极大值抑制（NMS）提供了一种新颖的实时目标检测方法。这些优化使得模型在保持先进性能的同时，降低了计算需求。大量实验表明，YOLOv10 在各种模型规模上提供了更优的准确率-延迟权衡。 正如读过我之前文章的朋友所知道的，我分享了使用 YOLO 模型的各种项目，因为在预训练模型中，YOLO 模型在性能和效率方面明显优于其他模型。然而，实时目标检测由于依赖非极大值抑制（NMS）和架构效率低下而面临挑战。YOLOv10 通过消除 NMS 并采用专注于效率和准确性的设计策略解决了这些问题。 架构 来自 Ultralytics 的图示 骨干网络：负责特征提取，YOLOv10 的骨干网络使用增强版的 CSPNet（交叉阶段部分网络）来改善梯度流动并减少计算冗余。 颈部网络：设计 ………………………………