YOLOv10 与YOLO-YOLO：物体检测的详细技术比较
选择最佳的对象检测模型对于计算机视觉应用至关重要，不同的模型在精度、速度和效率方面存在很大差异。本页将对 YOLOv10 和YOLO 这两种先进的物体检测模型进行详细的技术比较。我们将探讨它们的架构、性能基准和合适的应用，为您的模型选择过程提供指导。
YOLOv10
YOLOv10是YOLO 系列的最新进化版，以其实时物体检测功能而闻名。YOLOv10 由清华大学的研究人员开发，于 2024-05-23 推出（arXiv preprint arXiv:2405.14458），旨在提高端到端的效率和性能。PyTorch 的官方实现可在GitHub 上获取。
结构和主要功能
YOLOv10 引入了几项创新，重点是简化架构，改善速度和准确性之间的平衡，向无 NMS 训练和高效模型设计的方向发展。主要架构亮点包括
- 无 NMS 训练：采用一致的双重分配进行训练，无需非最大抑制（NMS），从而减少了后处理开销和推理延迟。
- 效率-精度驱动的整体设计：全面优化各种模型组件，最大限度地减少计算冗余，提高检测能力。
- 骨干和网络结构：完善的特征提取层和精简的网络结构可提高参数效率，加快处理速度。
性能指标
YOLOv10 在各种模型尺度上都具有最先进的性能，提供了一系列选项以满足不同的计算需求。COCO 数据集的性能指标包括
- mAP：在 COCO 验证数据集上达到具有竞争力的平均精度 (mAP)。例如，YOLOv10-S 的mAPval50-95 为 46.7%。
- 推理速度：推理速度惊人，YOLOv10-N 在 T4 TensorRT10 上的推理时间仅为 1.56 毫秒。
- 模型尺寸：提供多种尺寸（N、S、M、B、L、X），YOLOv10-N 的参数范围为 2.3M，YOLOv10-X 的参数范围为 56.9M。
优势和劣势
优势：
- 实时性能：针对速度和效率进行了优化，非常适合实时应用。
- 高精度：实现最先进的精度，尤其是 YOLOv10-X 等较大型号的变体。
- 端到端效率：无 NMS 设计可减少延迟并简化部署。
- 多功能性：适用于各种物体检测任务，并能适应不同的硬件平台，包括Raspberry Pi和NVIDIA Jetson 等边缘设备。
- 易用性：与Ultralytics Python 软件包的集成简化了培训、验证和部署工作流程。
弱点
- 新兴模型：作为一种新模式，与更成熟的模式相比，更广泛生态系统中的社区支持和预训练权重可能仍在发展中。
- 权衡：与较大的变体或更复杂的模型相比，较小的模型优先考虑速度，但可能要以一定的准确性为代价。
使用案例
YOLOv10 非常适合需要高速、精确物体检测的应用，例如
DAMO-YOLO
由阿里巴巴集团开发的YOLO 是一种高性能物体检测模型，于 2022 年推出（arXiv preprint arXiv:2211.15444v2）。该模型设计快速、准确，采用了多种先进技术来实现高效的物体检测。官方实现和文档可在GitHub 上获取。
结构和主要功能
YOLO 集成了多个创新组件，实现了速度和精度的平衡：
- NAS 主干网：利用神经架构搜索（NAS）设计高效的主干网络，优化对象检测任务。
- 高效 RepGFPN：采用重新参数化梯度特征金字塔网络（RepGFPN）进行高效特征融合和多尺度特征表示。
- ZeroHead：轻量级检测头，旨在最大限度地减少计算开销，同时保持检测精度。
- AlignedOTA：在训练过程中使用对齐最佳传输分配（AlignedOTA）改进标签分配，从而提高检测性能。
- 蒸馏增强：采用知识蒸馏技术，进一步提高模型性能。
性能指标
YOLO 型号有各种尺寸（小号、小号、中号、大号），以满足不同的性能需求。主要性能指标包括
- mAP：在 COCO 等基准数据集上实现了高 mAP 值。例如，DAMO-YOLO-Large 的mAPval50-95 达到 50.8%。
- 推理速度：推理速度快，适合实时应用，DAMO-YOLO-Tiny 在 T4 TensorRT10 上的推理时间仅为 2.32 毫秒。
- 模型大小：YOLO 的参数范围为 8.5M，DAMO-YOLO-YOLO 的参数范围为 42.1M。
优势和劣势
优势：
- 高精确度：通过建筑创新和先进的训练技术实现出色的检测精度。
- 快速推理：专为速度而设计，提供适合实时系统的高效推理性能。
- 高效设计：采用 NAS 主干网和轻量级磁头，优化计算效率。
- 全面的功能集：集成了 RepGFPN 和 AlignedOTA 等多种先进技术，性能强大。
弱点
- 复杂性：集成 NAS 和多个高级组件可能会带来定制和修改方面的复杂性。
- 资源要求：与重量极轻的替代方案相比，较大的YOLO 模型可能需要大量的计算资源。
使用案例
YOLO 非常适合要求高精度和高速度的物体检测应用，例如
- 高级驾驶辅助系统（ADAS）：自动驾驶场景中的物体检测。
- 高分辨率图像分析：需要对高分辨率图像进行详细分析的应用，如卫星图像分析。
- 机器人与自动化：为工业自动化中的机器人导航和操纵提供精确的目标检测。
- 监控系统：利用视觉人工智能打破监控现状的高精度检测。
| 模型 | 尺寸 （像素） |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX （毫秒） |
速度 T4TensorRT10 (ms) |
params (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv10n | 640 | 39.5 | - | 1.56 | 2.3 | 6.7 |
| YOLOv10s | 640 | 46.7 | - | 2.66 | 7.2 | 21.6 |
| YOLOv10m | 640 | 51.3 | - | 5.48 | 15.4 | 59.1 |
| YOLOv10b | 640 | 52.7 | - | 6.54 | 24.4 | 92.0 |
| YOLOv10l | 640 | 53.3 | - | 8.33 | 29.5 | 120.3 |
| YOLOv10x | 640 | 54.4 | - | 12.2 | 56.9 | 160.4 |
| DAMO-YOLOt | 640 | 42.0 | - | 2.32 | 8.5 | 18.1 |
| DAMO-YOLOs | 640 | 46.0 | - | 3.45 | 16.3 | 37.8 |
| DAMO-YOLOm | 640 | 49.2 | - | 5.09 | 28.2 | 61.8 |
| DAMO-YOLOl | 640 | 50.8 | - | 7.18 | 42.1 | 97.3 |
用户可能还有兴趣将 YOLOv10 和YOLO 与Ultralytics YOLO 系列中的其他型号及其他型号进行比较：
- YOLOv8:探索YOLOv8 与YOLO 的多功能性和易用性。
- YOLOv9：了解YOLOv9 与YOLO 在架构上的创新。
- RT-DETR:比较RT-DETR 与YOLO 中的端到端检测器。
- EfficientDet：在EfficientDet 与YOLO 的对比中了解注重效率的机型的优势。
- PP-YOLOE：考虑采用其他高效模式，如PP-YOLOE 与YOLO-YOLO。
📅创建于 1 年前
✏️已更新 1 个月前
