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原标题：清华接手，YOLOv10问世！速度精度上都生吃YOLOv8和YOLOv9
关键字：作者,模型,卷积,报告,性能
文章来源：算法邦
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内容摘要：

直播预告 | 5月30日晚7点，「智猩猩机器人新青年讲座」第7讲正式开讲，邀请到论文共一、港大罗谦博士将直播讲解《大模型驱动下的具身智能体脑身同步》，欢迎扫码报名~在过去几年中，YOLO系列模型已成为实时目标检测领域的主导范式，这得益于它们在计算成本和检测性能之间的有效平衡。研究行人探索了YOLOs的架构设计、优化目标、数据增强策略等，取得了显著的进展。然而，对非最大值抑制（NMS）的后处理依赖阻碍了YOLOs的端到端部署，并不利影响推理延迟。此外，YOLOs中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余并限制了模型的能力。这导致了次优的效率，同时存在相当大的性能提升潜力。在这项工作中，作者从后处理和模型架构两方面进一步推进了YOLOs的性能效率边界。
为此，作者首先提出了无需NMS训练的YOLOs的一致性双重分配，这同时带来了有竞争力的性能和低推理延迟。此外，作者引入了针对YOLOs的整体效率精度驱动模型设计策略。作者从效率和精度角度全面优化了YOLOs的各种组件，大大减少了计算开销并增强了能力。作者努力的成果是新一代的实时端到端目标检测YOLO系列模型，命名为YOLOv10

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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，聚焦生成式AI，重点关注模型与应用。