YOLOv10 性能效率双提升，目标检测算法最佳实践！

该教程为 YOLOv10 的 gradio 应用教程。

简介

YOLO (You Only Look Once) 系列是当前最主流的端侧目标检测算法，由 Joseph Redmon 等人首次提出，由于其在计算成本与检测性能之间实现了有效平衡，故而成为实时物体检测领域的标杆。随着时间发展，YOLO 系列算法经过不断地发展和改进，已经推出了多个版本，每个版本已经在架构设计、优化目标、数据增强策略等方面都取得了显著的进展。

YOLOv10 是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法，旨在解决之前 YOLO 版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制 (NMS) 和优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。研究团队发表了论文「YOLOv10：实时端到端目标检测」详细解释了该研究架构。

YOLOv10 的主要特点包括：

无 NMS 训练：利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求，从而减少推理延迟。
整体模型设计：从效率和准确性的角度全面优化各种组件，包括轻量级分类头、空间通道去耦向下采样和等级引导块设计。
增强的模型功能：纳入大核卷积和部分自注意模块，在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

效果展示

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运行方法

一、在克隆容器后,等待系统分配资源

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二、进行图片检测

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公共教程/YOLOv10 实时端到端目标检测克隆

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