清华接手，YOLOv10问世：性能大幅提升，登上GitHub热榜

文章摘要

【关 键 词】 实时检测、YOLOv10、性能优化、清华研发、竞争力技术

YOLO（You Only Look Once）系列作为实时目标检测领域的主要范式，近日迎来了YOLOv10这一重大升级。该新版本由清华大学的研究团队推出，通过后处理和模型架构的进一步优化，显著提升了YOLO的性能—效率边界。在保持性能的同时，YOLOv10的延迟减少了46%，参数减少了25%，展示了其在相同AP下的优势。

研究团队首次提出了YOLO无NMS训练的一致双重分配策略，改善了推理延迟问题，使得YOLO能进行端到端的部署。此外，他们从效率和准确率两个角度全面审视并优化了YOLO的各个组件，推出了轻量级分类head、空间通道解耦下采样和排序指导的模块设计，大幅降低了计算开销并增强了模型能力。

在准确性驱动的设计方面，研究团队探索了大核卷积和自注意力机制，以最小的成本提升模型性能。实验结果表明，YOLOv10在各个模型规模上都实现了SOTA性能和端到端延迟，显示出其作为人工智能领域内具有竞争力的技术成果之一。

这一成果不仅凸显了人工智能在实时目标检测领域的应用潜力，也为其他AI领域提供了性能与效率并重的设计思路。与此同时，YOLOv10的开发和优化过程，体现了人工智能领域不断追求创新和进步的精神，符合当前人工智能+的示范引领趋势，有望在世界人工智能大会上获得认可。

原文和模型

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

智谱AI

智谱AI是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并构建了高精度通用知识图谱，形成数据与知识双轮驱动的认知引擎，基于此模型打造了ChatGLM（chatglm.cn）。此外，智谱AI还推出了认知大模型平台Bigmodel.ai，包括CodeGeeX和CogView等产品，提供智能API服务，链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座，赋予机器像人一样“思考”的能力。