本文改进:神经网络模型VanillaNet
1.YOLOv10介绍
论文：[https://arxiv.org/pdf/2405.14458]
代码： https://gitcode.com/THU-MIG/yolov10?utm_source=csdn_github_accelerator&isLogin=1
摘要:在过去的几年里，由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，YOLOS已经成为实时目标检测领域的主导范例。研究人员已经探索了YOLOS的架构设计、优化目标、数据增强策略等，并取得了显著进展。然而，对用于后处理的非最大抑制(NMS〉的依赖妨碍了YOLOS的端到端部署，并且影响了推理延迟。此外， YOLOS中各部件的设计缺乏全面和彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的性能。这导致次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。
在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构两个方面进一步推进YOLOS的性能-效率边界。为此，我们首先提出了用于YOLOs无NMS训练的持续双重分配，该方法带来了有竞争力的性能和低推理延迟。此外，我们还介绍了YOLOS的整体效率-精度驱动模型设计策略。我们从效率和精度两个角度对YOLOS的各个组件进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了性能。
我们努力的成果是用于实时
