連結：https://github.com/THU-MIG/yolov10
YOLOv10是新一代的目標偵測模型，它在保持實時效能的同時，實作了高精度的目標偵測。該模型透過最佳化後處理和模型架構，減少了計算冗餘，提高了效率和效能。YOLOv10在不同模型規模上都達到了最先進的效能和效率，例如，YOLOv10-S在相似的AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時引數數量和FLOPs減少了2.8倍。
需求人群：
- YOLOv10的目標受眾主要是電腦視覺領網網域的研究人員和開發者，特別是那些需要在實時環境中進行高效目標偵測的應用場景，如影片監控、自動駕駛、工業自動化等。該模型的高效率和準確性使其成為這些領網網域的理想選擇。
使用場景示例：
- 影片監控系統中實時偵測異常行為。
- 自動駕駛車輛中實時辨識行人和車輛。
- 工業生產線上自動偵測產品質量問題。
產品特色：
- 無需非極大值抑制（NMS）的一致雙重分配，實作競爭效能和低推理延遲。
- 全面最佳化的YOLOs元件，從效率和準確性兩個角度出發，大幅降低計算開銷，增強能力。
- 在COCO資料集上，YOLOv10-S、M、B、L、X不同規模模型均展現出卓越的效能。
- 支援多種解析度的輸入影象，適應不同的計算和實時性需求。
- 提供預訓練模型和訓練好的檢查點，方便使用者直接使用或進行二次開發。
- 支援多種深度學習框架，如PyTorch，方便不同背景的開發者使用。
- 提供詳細的文檔和示例程式碼，幫助使用者快速理解和應用模型。
使用教學：
1. 安裝Python環境和所需的依賴庫。
2. 克隆YOLOv10的GitHub倉庫到本地。
3. 下載預訓練模型或訓練好的檢查點。
4. 準備待偵測的影象或影片資料。
5. 執行模型進行目標偵測，獲取偵測結果。
6. 根據需要對偵測結果進行後處理，如繪製邊界框、分類標籤等。
7. 可選地，使用自己的資料集對模型進行訓練和最佳化。