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实时识别物体的模型YOLOv10升级:识别延迟减少46%
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简介划重点:🔥 YOLOv10是一种实时识别物体的模型,v10相比v9版本,参数降低25%,识别延迟减少46%。🔥 YOLOv10通过消除非最大抑制NMS)的依赖性,实现了无 NMS 的训练和低推理延迟。 ...
划重点:
🔥 YOLOv10是实时识别升级识别一种实时识别物体的模型,v10相比v9版本,物体参数降低25%,延迟识别延迟减少46%。减少
🔥 YOLOv10通过消除非最大抑制(NMS)的实时识别升级识别依赖性,实现了无 NMS 的物体训练和低推理延迟。
🔥 YOLOv10采用了综合的延迟效率 - 准确性驱动模型设计策略,从效率和准确性两个角度对 YOLOs 的减少各个组件进行了全面优化。
CSS站长资源(ChinaZ.com)5月27日 消息:YOLOv10是实时识别升级识别一种实时识别物体的模型,在计算成本和检测性能之间取得了有效平衡。物体近年来,延迟研究人员在 YOLOs 的减少架构设计、优化目标、实时识别升级识别数据增强策略等方面进行了探索,物体取得了显著进展。延迟
然而,对于 YOLOs 的后处理阶段依赖非最大抑制(NMS)的做法阻碍了其端到端的部署,并且对推理延迟产生了不利影响。此外,YOLOs 中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查,导致了明显的计算冗余,限制了模型的能力。这使得效率不够优化,并且存在较大的性能改进潜力。
为了进一步推进 YOLOs 的性能 - 效率边界,研究人员从后处理和模型架构两个方面进行了努力。首先,他们提出了无 NMS 训练的一致双重分配方法,同时实现了竞争性的性能和低推理延迟。此外,他们引入了综合的效率 - 准确性驱动模型设计策略。从效率和准确性两个角度全面优化了 YOLOs 的各个组件,大大降低了计算开销并增强了模型的能力。
最终,他们推出了一种新一代的 YOLO 系列算法,命名为 YOLOv10。广泛的实验证明,YOLOv10在各种模型规模上都实现了最先进的性能和效率。例如,相对于 RT-DETR-R18,我们的 YOLOv10-S 在 COCO 上实现了1.8倍的速度提升,并且参数和 FLOPs 的数量减少了2.8倍。相比于 YOLOv9-C,YOLOv10-B 在相同性能下的延迟降低了46%,参数数量减少了25%。
通过消除 NMS 的依赖性,优化模型架构设计,YOLOv10在实时端到端目标检测领域取得了显著的性能和效率提升。这对于实际应用中的目标检测任务具有重要意义。
产品入口:https://top.aibase.com/tool/yolov10-
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