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在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。
Yolov10：实时端到端对象检测
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