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YOLOv10：实时端到端目标检测（论文学习和代码运行）_yolov10论文

作者：我家自动化 | 2024-06-09 05:05:10

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yolov10论文

论文地址： 2405.14458 (arxiv.org)

概述：

主要针对NMS和YOLOs中存在的计算冗余进行改进，首先提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略。从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了性能。

模型训练速度是真的快，在我的数据集(2200张图片)跑了一下yolov10n，训练速度比v8要快近5倍

训练：500 epochs completed in 1.112 hours.

Speed: 1.3ms preprocess, 1.3ms inference, 0.0ms loss, 0.0ms postprocess per image

但精度比yolov8n低一点：mAP50：0.949 mAP50-95) 0.73

对比yolov8，

训练：350 epochs completed in 3.534 hours，

Speed: 0.5ms preprocess, 1.7ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image

但精度比yolov8n低一点：mAP50：0.957 mAP50-95) 0.728

1 Introduction

作者指出实时目标检测是计算机视觉领域的一个关键研究方向，具有广泛的实际应用价值。尽管YOLO系列算法已经在实时目标检测中取得了显著的进展，但仍存在依赖NMS导致的端到端部署难题和推理延迟问题，以及模型设计中缺乏全面优化导致的计算冗余。因此，本研究的目标是通过提出新的后处理策略和全面优化模型架构，进一步提升YOLO算法在效率和准确性之间的平衡，推动其实时目标检测的性能边界。

2 Related Work

实时目标探测器。

实时目标检测的目的是在低延迟的情况下对目标进行分类和定位，这对现实世界的应用至关重要。在过去的几年里，大量的努力已经指向开发高效的探测器[18,51,43,32,72,69,30,29,39]。其中，YOLO系列最为主流。YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3识别了典型的检测架构，由脊柱、颈部和头部三部分组成。YOLOv4和YOLOv5]引入了CSPNet设计来取代DarkNet，并结合了数据增强策略、增强的PAN和更多样化的模型尺度等。YOLOv6分别为颈部和脊柱提供了BiC和SimCSPSPPF，并采用锚定辅助训练和自蒸馏策略。YOLOv7引入了E-ELAN的富梯度流路径，并探索了几种可训练的免费袋方法。YOLOv8提出了C2f构建块，用于有效的特征提取和融合。Gold-YOLO提供了先进的GD机制来增强多尺度特征融合能力。YOLOv9提出了GELAN来改进体系结构和PGI来增强训练过程

端到端对象检测器。

端到端目标检测已经成为传统管道的范式转变，提供了简化的架构。DETR引入transformer架构，采用匈牙利损耗实现一对一匹配预测，从而消除了手工制作元器件和后处理。此后，人们提出了各种各样的DETR变体来提高其性能和效率。deformable - detr利用多尺度可变形注意力模块加快收敛速度。DINO将对比去噪、混合查询选择和前向两次方案集成到der中。

RT-DETR进一步设计了高效的混合编码器，并提出了最小不确定性查询选择，以提高准确性和延迟。另一条实现端到端目标检测的线路是基于CNN检测器。可学习NMS和关系网络提供了另一种网络来消除检测器的重复预测。OneNet和DeFCN提出了一对一匹配策略，以实现完全卷积网络的端到端目标检测。

3 Methodology

3.1 一致的双重赋值用于无需NMS的训练

提出了一种具有双标签分配和一致匹配度量的无nms的yolo训练策略，实现了高效率和竞争性的性能。

双重标签赋值。与一对多赋值不同，一对一匹配仅为每个真实标注分配一个预测，避免了NMS后处理。然而，这导致监督信号变弱，引起次优的准确性和收敛速度[75]。幸运的是，这种缺陷可以通过一对多赋值[5]得到补偿。为了实现这一点，我们为YOLOs引入了双重标签赋值，以结合两种策略的优势。具体来说，如图2.(a)所示，我们为YOLOs增加了另一个一对一的头部。它保持与原始一对多分支相同的结构，并采用相同的优化目标，但利用一对一匹配获得标签赋值。在训练期间，两个头部与模型一起进行联合优化，允许主干网络和连接部分享受由一对多赋值提供的丰富监督。 在推理期间，我们丢弃一对多头部，并使用一对一头部进行预测。这使得YOLOs能够实现无需任何额外推理成本的端到端部署。此外，在一对一匹配中，我们采用顶部选择，这在训练时间上少于匈牙利匹配[4]，但实现了相同的性能。

一对多赋值（One-to-Many Assignment)：一个真实物体可以与多个预定义框匹配，需要使用NMS来处理得到最佳的框。

一对一匹配（One-to-One Matching): 每个真实存在的物体（ground-truth object）在模型训练过程中只对应一个正样本（positive sample）。

YOLOv10提出的一致的双重赋值策略，实际上是结合了一对一和一对多匹配的优点。它在训练时使用一对多赋值来提供丰富的监督信号，两个头部与模型一起进行联合优化, 而在推理时切换到一对一匹配，以实现无需NMS的高效率检测。这种方法旨在提高模型的性能，同时保持推理过程的高效性。

匹配度量的组成：
- m(α, β)：这是匹配度量的标准函数，用于评估预测（ˆb）与实例（b）之间的一致性。
- s：空间先验，表示预测的锚点是否在实例内。
- p：分类得分，表示预测框属于某个类别的概率。
- IoU(ˆb, b)：预测框（ˆb）和真实框（b）之间的交并比，衡量预测框的准确性。
- α 和 β：超参数，用于平衡分类得分和IoU对匹配度量的影响。

图2有点难理解，感觉讲得不清楚，我理解论文的意思不知道对不对，

比如在inconsistent，不一致， αo2o=0.5; βo2o =2.时， One-to-One和 One-to-Many计算得到的m不一致，这个时候 One-to-One预测结果在 One-to-Many得到的预测框中Top-1/5/10中的频率。

但问了kimi，它解释是： "YOLOv8-S的一对多结果的Top-1/5/10中一对一分配的频率" 这句话是说，在YOLOv8-S模型使用一对多赋值策略得到的预测结果排序中，我们考察排名最高的1个、5个和10个预测框里，有多少是通过一对一赋值策略得到的，以此来评估两种赋值策略的效果和一致性。

3.2 整体效率-精度驱动的模型设计

普通人——yolo模型的魔改，这里—— 整体效率-精度驱动的模型设计听着就高端大气上档次了。

针对模型体系结构表现出不可忽略的计算冗余和约束能力问题，从效率和准确性的角度全面进行YOLOs的模型设计。

1. 效率驱动的模型设计（Efficiency Driven Model Design）：

* 轻量级分类头（Lightweight Classification Head）：简化分类头的架构，以减少计算量和参数数量，同时保持性能。

* 空间-通道解耦下采样（Spatial-Channel Decoupled Downsampling）：将空间下采样和通道扩展的操作解耦，以更高效的方式进行下采样，减少计算成本。

* 基于秩引导的块设计（Rank-Guided Block Design）：利用内在秩（intrinsic rank）分析不同阶段的冗余度，采用紧凑的架构设计减少计算复杂性，并通过秩引导的块分配策略，在保持性能的同时实现更高的效率。

2. 准确性驱动的模型设计（Accuracy Driven Model Design）：

* 大核心卷积（Large-Kernel Convolution）：在深层阶段使用大核心深度卷积来扩大感受野，增强模型的表示能力，特别是在小模型尺度上。

* 部分自注意力模块（Partial Self-Attention, PSA）：引入部分自注意力机制来增强模型的全局建模能力，同时通过设计减少计算复杂性和内存占用。

4 Experiments

性能提升：YOLOv10在不同模型尺寸上与其他YOLO系列模型以及一些其他先进的目标检测模型相比，显示出了在准确性（AP）、参数数量、计算量（FLOPs）和推理延迟方面的显著提升。
延迟-准确性权衡：YOLOv10在保持较低延迟的同时实现了更高的准确性。例如，YOLOv10-S在与RT-DETR-R18相似的平均精度（AP）下，推理速度提升了1.8倍。
参数和计算效率：YOLOv10模型在参数数量和计算量上都有显著减少。与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在保持相同性能的同时，延迟减少了46%，参数数量减少了25%。
不同模型尺寸的比较：YOLOv10提供了不同尺寸的模型变体（如N/S/M/B/L/X），以适应不同的计算能力和实时性要求。这些变体在各自的尺寸类别中均展示了优异的性能。
端到端检测：YOLOv10作为一个端到端的检测器，无需额外的后处理步骤如NMS，进一步提高了推理速度。
COCO数据集上的表现：在标准的COCO目标检测数据集上，YOLOv10在各种模型尺寸上均实现了比以前的模型更高的平均精度（AP）。
代码开源：作者提供了YOLOv10的代码，使得研究者和开发者可以访问、使用和进一步研究这一模型。

5.代码运行

yolov10的代码是在v8基础上改的，代码结构也几乎一样，比较简单

如果报错

KeyError: 'SCDovn'

报错原因：'SCDovn'没有编译到环境里面，

解决办法：在代码路径下运行

pip install -e .

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