清華接手，YOLOv10問世！速度精度上都生吃YOLOv8和YOLOv9

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原標題：清華接手，YOLOv10問世！速度精度上都生吃YOLOv8和YOLOv9
關鍵字：作者,模型,卷積,報告,性能
文章來源：算法邦
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內容摘要：

直播預告 | 5月30日晚7點，「智猩猩機器人新青年講座」第7講正式開講，邀請到論文共一、港大羅謙博士將直播講解《大模型驅動下的具身智能體腦身同步》，歡迎掃名~在過去幾年中，YOLO系列模型已成為實時目標檢測領域的主導范式，這得益于它們在計算成本和檢測性能之間的有效平衡。研究行人探索了YOLOs的架構設計、優化目標、數據增強策略等，取得了顯著的進展。然而，對非最大值抑制（NMS）的后處理依賴阻礙了YOLOs的端到端部署，并不利影響推理延遲。此外，YOLOs中各種組件的設計缺乏全面徹底的檢查，導致明顯的計算冗余并限制了模型的能力。這導致了次優的效率，同時存在相當大的性能提升潛力。在這項工作中，作者從后處理和模型架構兩方面進一步推進了YOLOs的性能效率邊界。
為此，作者首先提出了無需NMS訓練的YOLOs的一致性雙重分配，這同時帶來了有競爭力的性能和低推理延遲。此外，作者引入了針對YOLOs的整體效率精度驅動模型設計策略。作者從效率和精度角度全面優化了YOLOs的各種組件，大大減少了計算開銷并增強了能力。作者努力的成果是新一代的實時端到端目標檢測YOLO系列模型，命名為YOLOv10

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。