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YOLO的简史
在我们深入探讨YOLOv10之前,让我们回顾一下YOLO的发展历程。YOLO在实时目标检测领域一直是先驱,兼顾速度和准确性。从YOLOv1到YOLOv9,每个版本在架构、优化和数据增强方面都引入了显著的改进。然而,随着模型的发展,某些限制依然存在,特别是对后处理依赖非极大值抑制(NMS),这会减慢推理速度。YOLOv10正面解决了这些挑战,使其成为实时应用中稳健高效的模型。
YOLOv10的新特性
1. 无NMS训练
YOLOv10的一大亮点是其无NMS训练。传统的YOLO模型使用NMS来过滤重叠的预测,这增加了推理延迟。YOLOv10引入了一种双重分配策略,消除了NMS的需求,从而实现了更快、更高效的目标检测。
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