YOLOv10升级亮相:实时物体识别延迟大降46%

AI每日新闻7个月前发布 shen
474 0

在实时物体识别领域,YOLO(You Only Look Once)系列算法一直以其卓越的性能和效率引领着技术潮流。近日,清华大学研究团队宣布推出全新升级的YOLOv10模型,这一重大升级不仅彻底改变了传统的非最大抑制(NMS)后处理依赖,而且在计算成本和检测性能之间取得了更为出色的平衡。

YOLOv10的推出,标志着YOLO系列算法在实时目标检测领域再次迈出了坚实的一步。在过去的几年里,研究人员对YOLOs的架构设计、优化目标、数据增强策略等方面进行了深入的探索和研究,取得了显著的进展。然而,尽管YOLOs在性能上表现出色,但其后处理阶段对NMS的依赖一直是一个难以克服的难题。NMS不仅增加了推理延迟,还可能导致一些高置信度的正确目标框被错误地过滤掉,尤其是在密集场景下。YOLOv10升级亮相:实时物体识别延迟大降46%

为了突破这一瓶颈,研究团队从后处理和模型架构两个方面入手,进行了全面的优化和升级。首先,他们提出了一种无NMS训练的一致双重分配方法,成功消除了对NMS的依赖,实现了竞争性的性能和低推理延迟。这一创新方法不仅解决了冗余预测问题,还使得模型在训练过程中能够获得更加丰富和和谐的监督信息,从而进一步提升了模型的性能。

此外,研究团队还引入了综合的效率-准确性驱动模型设计策略。他们从效率和准确性两个角度出发,对YOLOs的各个组件进行了全面而彻底的检查和优化。通过采用轻量级分类头、空间-通道解耦下采样和rank引导block设计等技术手段,他们成功降低了计算冗余,并增强了模型的能力。同时,他们还探索了大核卷积并提出了有效的部分自注意力模块,以低成本挖掘了性能提升潜力。YOLOv10升级亮相:实时物体识别延迟大降46%

经过广泛的实验验证,YOLOv10在各种模型规模上都实现了最先进的性能和效率。例如,在COCO数据集上,YOLOv10-S相对于RT-DETR-R18实现了1.8倍的速度提升,并且参数和FLOPs的数量减少了2.8倍。而与上一代YOLOv9-C相比,YOLOv10-B在相同性能下的延迟降低了惊人的46%,参数数量也减少了25%。这一显著的性能提升,使得YOLOv10在实时端到端目标检测领域具有极高的竞争力。

AI旋风认为,YOLOv10的升级不仅是对YOLO系列算法的一次重大突破,更是对实时目标检测领域的一次重要贡献。通过消除NMS的依赖性、优化模型架构设计,YOLOv10在实时端到端目标检测领域取得了显著的性能和效率提升。这一成果对于实际应用中的目标检测任务具有重要意义,将有望推动自动驾驶、智能监控、工业检测等领域的AI技术进步和应用发展。

展望未来,我们期待YOLOv10能够在更多领域发挥重要作用,为实时目标检测技术的发展注入新的活力。同时,我们也期待研究团队能够继续探索和优化YOLO系列算法,推动其在实时目标检测领域的持续发展和创新。

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...