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YOLOv10 由清华大学研究人员推出,旨在通过优化模型架构和后处理流程来推进实时物体检测。新模型采用了一致的双重分配策略,用于无 NMS 训练,同时提高了效率和性能。主要功能包括轻量级分类头、空间通道解耦下采样和等级引导块设计,所有这些都有助于减少计算开销并提高能力。
YOLOv8 与 YOLOv10 比较
为了清楚地了解 YOLOv10