yolov10实现实时端到端目标检测（代码+教程）在过去的几年中，YOLO 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时物体检测领域的主导范式。研究人员已经探索了 YOLO 的架构设计、优化目标、数据增强策略等，取得了显著进展。然而，对非最大抑制 (NMS) 进行后处理的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLO 中各个组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余并限制了模型的能力。它导致效率不理想，同时具有相当大的性能改进潜力。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推进 YOLO 的性能效率边界