YOLOv10论文解读：实时端到端的目标检测模型

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YOLOv9刚出才3个月时间，这就出YOLOv10了，感觉这YOLO版本更新速度真心有点快。照这样下去，感觉YOLOv100也不远了…小伙伴们觉得呢？
闲话不多说，下面让我们一起看看YOLOv10都有哪些亮点吧。

源码、翻译后的论文和原始论文都已打包好，获取方式见文末，供需要的小伙伴们学习。

摘要

本文介绍了一种新的实时端到端目标检测算法—YOLOv10。该算法在YOLO系列的基础上进行了优化和改进，旨在提高性能和效率之间的平衡。首先，作者提出了连续双分配方法，以实现NMS-free训练，从而降低了推理延迟并提高了模型的性能。其次，作者采用了全面的效率-准确性驱动的设计策略，对YOLO的各种组件进行了综合优化，大大减少了计算开销，并增强了模型的能力。实验结果表明，YOLOv10在各种模型规模下都取得了最先进的性能和效率表现。例如，YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，同时拥有更小的参数数量和FLOPs；与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%，但保持了相同的性能水平。

论文方法

方法描述

该论文提出了一种名为YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，它通过一次前向传递来同时预测多个目标框及其类别。该算法使用卷积神经网络作为特征提取器，并将图像划分为网格，每个网格负责检测其中包含的目标。该算法还采用了双标签分配策略，以避免子像素级别的后处理，并提出了一个一致的匹配度量，以优化两个分支之间的匹配。

方法改进

双标签分配

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与一对一配对不同，一对多配对为每个真实标签分配一个预测标签，避免了后处理中的非极大抑制（NMS）。然而，它会导致弱监督，从而导致较低的准确度和收敛速度[75]。幸运的是，这种缺陷可以通过一对多配对进行补偿[5]。为了实现这一目标，我们在YOLO中引入了双标签分配来结合这两种策略的优点。具体来说，如上图所示，我们为 YOLO 添加了一个额外的一对一头部。它保留了一致的结构，并采用与原始的一对多分支相同的学习目标，但利用一对一匹配获得标签分配。在训练过程中，两个头与模型一起联合优化，允许骨干网络和脖子从一对多分支提供的丰富监督信号中受益。在推理过程中，我们丢弃一对多头，并使用一对一头进行预测。这使得 YOLO 能够端到端部署，而无需付出任何额外的推断成本。此外，在一对一匹配中，我们采用了顶部选择，实现了与匈牙利匹配[4]相同的性能，同时减少了额外的训练时间。

模型设计改进

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在模型设计方面，该论文提出了以下几种改进：
轻量级分类头： 通过对分类头进行轻量化设计，可以减少计算成本，而不会显著影响性能。
空间通道解耦降采样： 该方法通过分离空间和通道维度上的操作，提高了信息保留率，从而实现了更高的效率和竞争力。
排名引导块设计： 该方法根据各个阶段的冗余程度，采用不同的基本构建块，以实现更高效的模型设计。
大核深度卷积和部分自注意力模块： 这些模块可以在不增加太多计算开销的情况下提高模型的表现力。

解决的问题

该论文提出的改进方法旨在提高YOLO算法的效率和准确性，以便更好地适应实际应用场景中的需求。通过采用双标签分配策略、一致的匹配度量以及轻量化的设计等手段，该算法能够在保持高准确性的前提下，大大降低计算复杂度，提高运行速度。此外，该论文还探索了大核深度卷积和部分自注意力模块等技术，进一步提升了模型的性能表现。

论文实验

实验细节

我们选择 YOLOv8 [20] 作为我们的基线模型，因为它在延迟准确度方面有很好的平衡，并且它可以在各种模型大小中使用。我们采用一致的双重分配来实现无 NMS 训练，并在此基础上进行整体效率准确率驱动的模型设计，从而带来了YOLOv10 模型。YOLOv10 和 YOLOv8 一样，也有 N / S / M / L / X 这样的变体。此外，我们还通过简单地增加 YOLOv10-M 的宽度比例因子推导出一个新的变体 YOLOv10-B。我们在相同从头开始训练设置[20, 59, 56]下验证了所提出的检测器。此外，所有模型的延迟都在遵循[71]的 T4 GPU 上以 TensorRT FP16 进行测试。

与最新技术对比

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如表所示，我们的 YOLOv10 在各种模型规模上实现了最先进的性能和端到端延迟。我们首先比较了YOLOv10与我们的基线模型，即YOLOv8。在五个变体（N/S/M/L/X）中，YOLOv10 相比 YOLOv8 分别取得了 1.2%/1.4%/0.5%/0.3%/0.5% 的AP提升，参数减少了 28%/36%/41%/44%/57%，计算量减少了 23%/24%/25%/27%/38%，延迟降低了 70%/65%/50%/41%/37%。与其他 YOLO 模型相比，YOLOv10 还表现出对准确性和计算成本之间优越的权衡。具体来说，对于轻量级和小型模型，YOLOv10-N/S 比 YOLOv6-3.0-N/S 的 AP 高出 1.5 个单位，计算量少 2.0 倍。

在不同的模型规模中，YOLOv10 也显示出了最先进的性能和效率，这表明我们的架构设计的有效性。

模型分析

消融研究。我们在表2中展示了基于YOLOv10-S和YOLOv10-M的消融结果。可以观察到，我们的NMS免费训练与一致的双重分配显著减少了YOLOv10-S的端到端延迟4.63毫秒，同时保持了具有竞争力的性能AP为44.3%。此外，我们效率驱动的模型设计导致参数减少11.8M和计算量减少20.8GFlOPS，对于YOLOv10-M来说，延迟降低0.65毫秒，很好地显示了其有效性。此外，我们准确率驱动的模型设计在YOLOv10-S和YOLOv10-M上分别实现了1.8 AP和0.7 AP的显着改进，仅带来了0.18毫秒和0.17毫秒的延迟开销，这充分证明了它的优越性。
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效率驱动模型设计分析实验

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总的来说，本文的实验结果表明，YOLOv10在各种规模下都具有更好的性能和更高的效率，同时保持较高的准确率。此外，本文还提出了一些有效的改进措施，可以进一步提高模型的性能和效率。

论文总结

文章优点

本文针对YOLO系列模型在性能和效率方面的不足进行了深入研究，并提出了有效的解决方案。
作者采用了新颖的一对多标签分配策略来消除NMS操作，同时保持了较高的检测精度。
在模型架构方面，作者提出了一种全面的效率和准确性驱动的设计策略，包括轻量级分类头、空间通道分离下采样和排名引导块等设计，以提高模型的效率和准确性。
实验结果表明，作者提出的YOLOv10系列模型在计算效率和准确率方面均优于先前的先进检测器，具有很高的实用价值。

方法创新点

本文提出了一个新颖的一对多标签分配策略，可以消除NMS操作，从而提高了检测速度并减少了超参数的影响。
作者还提出了一种全面的效率和准确性驱动的设计策略，该策略涵盖了多个组件，包括轻量级分类头、空间通道分离下采样和排名引导块等设计，以提高模型的效率和准确性。

未来展望

本文提出的YOLOv10系列模型为实时端到端目标检测提供了一个新的选择，可以在计算效率和准确率之间取得更好的平衡。
未来的研究可以进一步探索如何优化YOLOv10系列模型的训练过程，以获得更高的准确性和更快的速度。
另外，也可以考虑将YOLOv10系列模型与其他先进的深度学习技术相结合，以实现更高级别的目标检测任务。