YOLOv10网络架构及特点

YOLOv10简介

YOLOv10是清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上,引入了一种新的实时目标检测方法,解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制(NMS)和优化各种模型组件,YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。大量实验证明,YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。

概述

实时目标检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡,因此一直处于这项研究的前沿。然而,对 NMS 的依赖和架构上的低效阻碍了最佳性能的实现。YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入一致的双重分配和以效率-准确性为导向的整体模型设计策略,解决了这些问题。

网络架构

YOLOv10 的结构建立在以前YOLO 模型的基础上,同时引入了几项关键创新。模型架构由以下部分组成:

    • **主干网:**YOLOv10 中的主干网负责特征提取,它使用了增强版的 CSPNet(跨阶段部分网络),以改善梯度流并减少计算冗余。

    • **颈部:**颈部设计用于汇聚不同尺度的特征,并将其传递到头部。它包括 PAN(路径聚合网络)层,可实现有效的多尺度特征融合。

    • **一对多头:**在训练过程中为每个对象生成多个预测,以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。

    • 一对一头:在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测,无需 NMS,从而减少延迟并提高效率。

主要功能

    • **无 NMS 训练:**利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求,从而减少推理延迟。

    • **整体模型设计:**从效率和准确性的角度全面优化各种组件,包括轻量级分类头、空间通道去耦向下采样和等级引导块设计。

    • **增强的模型功能:**纳入大核卷积和部分自注意模块,在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

模型支持:

YOLOv10 有多种模型,可满足不同的应用需求:

    • **YOLOv10-N:**用于资源极其有限环境的纳米版本。

    • **YOLOv10-S:**兼顾速度和精度的小型版本。

    • **YOLOv10-M:**通用中型版本。

    • **YOLOv10-B:**平衡型,宽度增加,精度更高。

    • **YOLOv10-L:**大型版本,精度更高,但计算资源增加。

    • **YOLOv10-X:**超大型版本可实现最高精度和性能。

      性能

      在准确性和效率方面,YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如,在 COCO 数据集上,YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍,而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,延迟减少了 46%,参数减少了 25%。下图是使用TensorRT FP16 在T4 GPU上的测试结果:


    实验和结果

    YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试,显示出卓越的性能和效率。与以前的版本和其他当代探测器相比,YOLOv10 在延迟和准确性方面都有显著提高。

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