YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection Official PyTorch implementation ofYOLOv10. NeurIPS 2024. Comparisons with others in terms of latency-accuracy (left) and size-accuracy (right) trade-offs. YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection. ...
机器之心报道 。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 …
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection Official PyTorch implementation of YOLOv10. Comparisons with others in terms of latency-accuracy (left) and size-accuracy (right) trade-offs. YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection. Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, Kai Chen, Zijia ...
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：...
YOLOv10-M:通用中型版本。 YOLOv10-B:平衡型,宽度增加,精度更高。 YOLOv10-L:大型版本,精度更高,但计算资源增加。 YOLOv10-X:超大型版本可实现最高精度和性能。 性能 在准确性和效率方面,YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如,在 COCO 数据集上,YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的...
Gold-YOLO通过引入一种先进的聚集与分发机制（Gather-and-Distribute，简称GD机制），显著提升了多尺度特征融合的能力，并在不同模型尺寸上实现了延迟与准确性之间的理想平衡。此外，文章还首次在YOLO系列模型中实现了以MAE（Masked Autoencoder）风格进行预训练的方法，进一步提升了模型的收敛速度和准确性。文章首先概述了...
Gold-YOLO通过引入一种先进的聚集与分发机制(Gather-and-Distribute,简称GD机制),显著提升了多尺度特征融合的能力,并在不同模型尺寸上实现了延迟与准确性之间的理想平衡。此外,文章还首次在YOLO系列模型中实现了以MAE(Masked Autoencoder)风格进行预训练的方法,进一步提升了模型的收敛速度和准确性。 文章首先概述了目标...
1、Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism 这篇文章主要介绍了一种名为Gold-YOLO的新型高效目标检测模型。Gold-YOLO通过引入一种先进的聚集与分发机制(Gather-and-Distribute,简称GD机制),显著提升了多尺度特征融合的能力,并在不同模型尺寸上实现了延迟与准确性之间的理想平衡。此外...
YOLOv10 的突破就在于从后处理和模型架构方面进一步提升了 YOLO 的性能 - 效率边界。 为此,研究团队首次提出了 YOLO 无 NMS 训练的一致双重分配(consistent dual assignment),这使得 YOLO 在性能和推理延迟方面有所改进。 研究团队为 YOLO 提出了整体效率 - 准确率驱动的模型设计策略,从效率和准确率两个角度全面优...
简介:【6月更文挑战第6天】清华大学团队推出YOLOv10,实现目标检测性能大幅提升。该算法在效率和准确性间取得更好平衡,解决NMS后处理问题,优化模型架构,减少参数和FLOPs。YOLOv10在COCO基准测试中表现出色,虽有未在大规模数据集预训练及小规模模型性能差距的局限,但已成实时检测领域重要进展,引领未来研究方向。[链接]...