YOLOv10: 新一代目標檢測模型的創新進展

YOLO系列自從其首次推出以來，已經成為深度學習領域中目標檢測技術的代表之一。最新版本的YOLOv10在速度與精度上均有顯著的提升，其核心創新點主要集中在以下幾個方面：

核心創新點

1. 一對多分配（One to Many Assignment）：此機制允許每個標記框在訓練過程中對應多個預測框，這樣可以增強模型對於目標位置的學習能力，並提高其泛化性。
2. 非極大值抑制（Non-maximum Suppression）：進一步優化了這一傳統技術，以減少重複檢測並提升檢測的準確率。
3. 一致的雙重分配策略：這種新策略確保了在對不同尺寸的目標進行預測時，分配的一致性和效率，進一步提升了模型的精確度和響應速度。
4. 提升回歸頭的權重與效能：通過增加回歸頭（負責目標定位）的權重，YOLOv10對目標的位置和尺寸估計更為精確，進一步提升了整體的檢測性能。
5. 對特徵圖的空間和通道維度進行降採樣：這一技術有助於減少計算量，同時保持模型對重要特徵的捕捉能力，從而提高了運行效率。
6. 低秩補全（Low-Rank Completion）：這一新技術的加入，旨在減少模型中冗餘的計算，使模型在保持高精度的同時，運行更加高效。

參考資料

論文出處

GitHub 項目

使用方法

可以參考 YT 的影片，但主要還是用 github 中的方法比較好用

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