清华接手，YOLOv10问世：性能大幅提升，登上GitHub热榜

AIGC动态6个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

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。