清华接手,YOLOv10问世:性能大幅提升,登上GitHub热榜
Micheli
2024-05-28 00:00:00
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清华大学发布了YOLOv10,这是计算机视觉技术的最新进展。这个新模型显著增强了目标检测能力,性能提升了46%,参数减少了25%,相较于其前身YOLOv9。研究团队创新性地引入了一种双重分配方法,消除了对非极大值抑制(NMS)的需求,简化了训练过程,降低了推理延迟。YOLOv10的一系列模型,从N到X,承诺提供最先进的效率和准确性,可能成为实时应用(如自动驾驶和监控)的颠覆者。该模型的基准测试结果和创新应用将在2024年世界人工智能大会上展示,这使得这篇内容对于对尖端人工智能和目标检测技术感兴趣的人来说是
清华大学发布了YOLOv10,这是计算机视觉技术的最新进展。这个新模型显著增强了目标检测能力,性能提升了46%,参数减少了25%,相较于其前身YOLOv9。研究团队创新性地引入了一种双重分配方法,消除了对非极大值抑制(NMS)的需求,简化了训练过程,降低了推理延迟。YOLOv10的一系列模型,从N到X,承诺提供最先进的效率和准确性,可能成为实时应用(如自动驾驶和监控)的颠覆者。该模型的基准测试结果和创新应用将在2024年世界人工智能大会上展示,这使得这篇内容对于对尖端人工智能和目标检测技术感兴趣的人来说是必读的。- 清华大学研究人员推出了YOLOv10,是YOLO系列的重磅升级。
- YOLOv10在性能和推理延迟方面有所改进,延迟减少46%,参数减少25%。
- YOLOv10在实时目标检测领域具有强大的性能和较低的算力消耗。
- YOLOv10通过一致双重分配和模型架构的改进提升了性能和效率。
- YOLOv10在各种模型规模上实现了SOTA性能和效率。
- YOLOv10的设计策略包括轻量级分类head、空间通道解耦下采样和排序指导的模块设计。
- YOLOv10的双标签分配实现了最佳的AP-延迟权衡。
- YOLOv10的准确性驱动设计元素包括大核卷积和部分自注意力模块。
- 机器之心发起2024“人工智能+”标杆示范征集活动。
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