Yolov10的改良版本.docx

简介：
本文档探讨了对YOLOv10算法进行优化和改进的方法，旨在提高目标检测的速度与准确度。通过调整网络架构、引入新的损失函数以及采用数据增强技术，进一步增强了模型在复杂场景下的性能表现。 YOLOv10是由清华大学的研究人员基于Ultralytics Python包开发的一种实时端到端目标检测模型。它引入了一种新的无NMS（非极大值抑制）训练方法，通过一致的双重任务分配来提高推理效率，并在保持竞争性能的同时减少延迟。 YOLOv10的主要改进包括： - 无NMS训练：通过一致的双重任务分配，YOLOv10在训练过程中避免了NMS的使用，这有助于提高模型的推理速度。 - 效率和精度驱动的设计策略：采用了新的设计方法对YOLO组件进行优化，在减少计算开销的同时提高了性能。 - 轻量级分类头及空间-通道分离下采样技术：通过简化架构并降低计算成本来提升效率。 - 引入部分自注意力（PSA）模块：增强了模型的全局表示学习能力，同时控制了计算复杂度。 实验结果显示，在不同尺寸配置下，YOLOv10达到了领先的性能和端到端延迟表现。例如在COCO数据集上与RT-DETR-R18相比，YOLOv10-S实现了相似平均精度下的速度提升达1.8倍，并且参数量及浮点运算次数更少。 这些创新使得YOLOv10在实时目标检测领域具备明显优势。