YOLOv10
关于 YOLOv10 架构的简介
目标检测技术，这一受人类视觉能力启发的计算机视觉技术，已在数字图像和视频领域取得显著进展。 YOLOv10，作为YOLO系列的最新力作，以其卓越的性能和效率，继续在目标检测领域保持领先地位。 本文将探讨YOLOv10的技术特性、架构结构、优势和潜在劣势。
清华接手，YOLOv10问世：性能大幅提升，登上GitHub热榜
相同性能情况下，延迟减少 46%，参数减少 25%。目标检测系统的标杆 YOLO 系列，再次获得了重磅升级。自今年 2 月 YOLOv9 发布之后， YOLO（You Only Look Once）系列的接力棒传到了清华大学研究人员的手上。上周末，YOLOv10 推出的消息引发了 AI 界的关注。它被认为是计算机视觉领域的突破性框架，以实时的端到端目标检测能力而闻名，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了 YOLO 系列的传统。论文地址：：，很多人已经进行了部署测试，效果不错：YOLO 因为性能强大、消耗算
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