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YOLOv10都来了！清华提出端到端YOLOv10：YOLO 无 NMS 训练的一致双重分配
重点标签 YOLOv10、目标检测、计算机视觉、实时检测、性能效率
文章摘要
接下来是文章的详细摘要：
YOLO系列模型作为实时目标检测领域的主导范式，因其在计算成本和检测性能之间有效平衡而广受欢迎。然而，对非最大值抑制（NMS）的依赖限制了YOLOs端到端部署的效率。为了解决这一问题，研究者提出了YOLOv10，它在相同性能下将延迟减少了46%，参数减少了25%。
YOLOv10的特点：
1. 无需NMS训练：YOLOv10采用一致性双重分配策略，通过一对多分支提供丰富的监督信息，并通过一对一分支在推理过程中实现高效率。
2. 整体效率-精度驱动的模型设计：YOLOv10引入了轻量级分类头、空间-通道解耦降采样和排名引导的块设计，减少计算冗余并提高效率。同时，通过大核卷积和部分自注意力模块增强模型性能。
3. 实时端到端目标检测：YOLOv10在标准目标检测基准测试（如COCO）上表现出色，证明了其在各种模型规模上均实现了最先进的性能和效率。
实验结果：
– YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时享有2.8倍更少的参数和FLOPs。
– 与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在相同性能下延迟减少了46%，参数减少了25%。
方法论：
– 一致性双重分配：通过一对一多分配和一对一匹配结合，避免了NMS后处理，同时保持了性能。
– 效率为导向的模型设计：包括轻量级分类头、空间-通道解耦下采样和秩引导的块设计，以减少计算开销。
– 准确度驱动的模型设计：探索大核卷积和部分自注意力模块，以低成本挖掘性能提升潜力。
实验与分析：
– 实验在COCO数据集上进行，证明了YOLOv10在不同模型规模上均能显著超越之前的最佳模型。
– 消融研究显示，无需NMS的训练和一致的双重分配显著降低了端到端延迟，同时保持了竞争力的性能。
– 效率驱动和准确度驱动的模型设计分析表明，各项设计改进均有助于提高性能和降低延迟。
结论：
YOLOv10作为新一代实时端到端目标检测器，在性能和延迟方面均达到了最先进水平，展示了其优越性。未来的工作将探索进一步缩小性能差距并实现更高性能的方法。
贡献与局限性：
– 贡献在于提出了新颖的一致性双重分配策略和整体效率-精度驱动的模型设计策略，并推出了YOLOv10。
– 局限性包括未在大规模数据集上进行预训练，以及在小型模型中使用无需NMS的训练与使用NMS的训练相比存在性能差距。
以上摘要突出了YOLOv10的主要贡献、实验结果和方法论，并讨论了其贡献与局限性。
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原文作者: 极市平台
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