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YOLOv10的主要型号及其特点
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2024-10-12
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YOLOv10是清华大学研究人员基于Ultralytics YOLO系列开发的一款先进的实时目标检测模型,它包含多个型号的变体,旨在满足各种应用场景下的计算需求和精度要求。以下是YOLOv10提供的型号及其主要特点: YOLOv10通过其创新的模型设计和优化,为实时目标检测领域带来了新的突破。它通过消除NMS的需求,显著提高了推理速度,同时保持了高准确性,使其适用于各种复杂的应用场景。
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YOLOv10 是清华大学研究人员基于 Ultralytics YOLO 系列开发的一款先进的实时目标检测模型,
它包含多个型号的变体,旨在满足各种应用场景下的计算需求和精度要求。以下是 YOLOv10
提供的型号及其主要特点:
1. **YOLOv10-N**:纳米版,专为资源极其有限的环境设计,适用于对检测速度和模型大小
有严格要求的场景。
2. **YOLOv10-S**:小型版,在速度和精度之间取得平衡,适用于需要在资源受限的设备上
进行实时目标检测的应用。
3. **YOLOv10-M**:中型版,适用于一般用途,能够在保持较高检测速度的同时提供较高的
精度。
4. **YOLOv10-B**:平衡版,通过增加宽度来提高精度,适用于对精度要求较高的场景,同
时保持可接受的检测速度。
5. **YOLOv10-L**:大型版,以计算资源为代价实现高精度,适用于对检测精度有极高要求
的应用,如专业监控系统等。
6. **YOLOv10-X**:超大型版,追求最高准确度和性能,适用于需要最高精度检测的场景,
如高级监控、精密检测等。
每个型号的 YOLOv10 都针对不同的计算需求和精度要求而设计,使其适用于各种应用,从
边缘设备到高性能计算平台。通过消除对非最大抑制(NMS)的需求,YOLOv10 在保持高速
检测的同时显著提升了准确性和效率。
### YOLOv10 的核心代码示例
以下是 YOLOv10 的核心代码示例,展示了如何使用 YOLOv10 进行图像推理:
```python
from ultralytics import YOLOv10
# 加载预训练模型
model = YOLOv10("yolov10n.pt")
# 推理图像
results = model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg")
# 显示结果
results.show()
```
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