YOLOv10 由清华大学开源,其中两大改进是: 后处理改进:提出NMSfree(非极大值抑制)训练的一致双分配,实现了高效的端到端检测。 引入了整体效率精度驱动的模型设计策略,改善了性能效率的权衡。 YOLOv10 在各种模型规模上都达到了最先进的性能和效率。例如,在 COCO 上类似的 AP ...
这样,模型可以在训练期间利用一对多分配的丰富监督信号,而在推理期间则使用一对一分配的预测结果,从而实现无NMS的高效推理。 一对一分配:仅一个预测框被分配给一个真实物体标签,避免了NMS,但由于监督信号较弱,容易导致收敛速度慢和性能欠佳。将YOLOv8使用的TAL中的topk设置为1,即每个标签将根据类别与回归的双重代价...
这样,模型可以在训练期间利用一对多分配的丰富监督信号,而在推理期间则使用一对一分配的预测结果,从而实现无NMS的高效推理。 一对一分配:仅一个预测框被分配给一个真实物体标签,避免了NMS,但由于监督信号较弱,容易导致收敛速度慢和性能欠佳。将YOLOv8使用的TAL中的topk设置为1,即每个标签将根据类别与回归的双重代价...
UltralyticsPython 软件包创建的。该版本通过引入端到端头(End-to-End head),消除了非最大抑制(NMS)要求,实现了实时目标检测的进步。 YOLO11 NEW: Ultralytics' latest YOLO models delivering state-of-the-art (SOTA) performance across multiple tasks, including detection, segmentation, pose estimation, tra...
那么,对于one-stage的检测器而言,在做NMS score排序的时候,所有的样本都会将分类score和质量预测score相乘用于排序,那么必然会存在一部分分数较低的“负样本”的质量预测是没有在训练过程中有监督信号的,对于大量可能的负样本,他们的质量预测是一个未定义行为。这就很有可能引发这么一个情况:一个分类score相对低的...
YOLOv11在以前 YOLO 版本的成功基础上,引入了C3k2和C2PSA两个全新模块,并延续了YOLOv10无NMS的训练策略,实现了端到端的目标检测能力,进一步提高了性能和灵活性。YOLOv11与YOLOv8一致提供了五个不同尺度大小的网络,仅在网络尺度上有所差异。YOLOv11的结构如下图所示,由于C3k2与C2PSA的结构相对复杂,在后面进行...
Detect_NMSFree:实现了无非极大值抑制(NMS)的检测头,适用于需要更高效后处理的场景。 每个检测头类都实现了 forward 方法,负责将输入特征图经过卷积层处理,生成边界框和类别概率。类中还定义了 bias_init 方法,用于初始化偏置参数,以提高模型的收敛速度。 此外,文件中还定义了一些辅助类,如 Scale 和Conv_GN,用于...
DEBUG_PRINT("NMS completed with " + std::to_string(indices.size()) + " indices remaining"); } /** * @brief Generates a vector of colors for each class name.* * @param classNames Vector of class names.* @param seed Seed for random color generation to ensure reproducibility....
Revert "Support CoreML NMS export for Segment, Pose and OBB" (ultraly… Feb 18, 2025 ultralytics ultralytics 8.3.80 Fix YOLO-NAS export (ultralytics#19426) Feb 26, 2025 .dockerignore Create .dockerignore (ultralytics#18534) Jan 5, 2025 ...
我们希望这里的资源能帮助您充分利用 YOLOv5。请浏览 YOLOv5文档了解详细信息,在GitHub上提交问题以获得支持,并加入我们的 Ultralytics Licensing YOLO11 🚀 全新发布 我们很高兴宣布推出 Ultralytics YOLO11 🚀,这是我们最先进视觉模型的最新进展!现已在GitHub上发布。YOLO11 在速度、精度和易用性方面进一步提升...