yolov10

由清华大学多媒体智能组（THU-MIG）开发。

整个过程从输入图像到输出检测结果均由模型直接完成，消除了中间的人工干预或额外处理步骤。

YOLOv10 能够在极短的时间内处理输入的图像或视频帧，通常在毫秒级别内完成物体检测。

在保持高精度的同时，YOLOv10 大幅度减少了计算时间和所需资源。该模型主要应用于自动驾驶、机器人导航等需要快速检测物体的场景。

YOLOv10是一种新一代的实时端到端目标检测模型。它在保留YOLO系列高效性能的同时进行了多方面的优化，尤其在模型架构和后处理上作出了显著改进。主要特点包括：

1. NMS-free：取消了非极大值抑制（NMS），实现无NMS训练，提高推理效率。
2. 性能优化：利用效率和准确性驱动的模型设计策略，对多个组件进行综合优化，减少计算冗余，提升模型能力。
3. 优异性能：实验结果表明，YOLOv10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO数据集上的速度比RT-DETR-R18快1.8倍，参数和浮点运算次数分别减少2.8倍和3倍，与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B的推理延迟减少了46%，参数减少了25%。

使用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 实时监控：由于其高效的计算性能，YOLOv10非常适合应用于实时视频监控系统中，提供快速准确的目标检测。
2. 智能交通：可应用于交通监控，实时检测和识别车辆、行人等，辅助交通管理和事故预防。
3. 无人驾驶：用于无人驾驶技术中，实时检测道路上的各种障碍物和标志，提供安全导航。
4. 安防领域：在安防系统中，用于检测入侵者、可疑物体等，提高安全防护能力。
5. 零售和物流：用于智能零售和仓储管理中，实时监测货物和库存，提高管理效率。

综上所述，YOLOv10在保持YOLO系列高效特点的基础上，进一步提升了性能，对于许多需要实时目标检测的应用场景具有重要价值。