YOLOv10 与 EfficientDet：技术比较

在过去几年中，物体检测技术发展迅速，从复杂的多级管道过渡到精简的实时架构。本对比探讨了 YOLOv10 和 YOLOv10 之间的技术差异。 YOLOv10和Google 在 2019 年推出的先锋架构EfficientDet 之间的技术差异。

EfficientDet 为当时的参数效率设定了基准，而YOLOv10 则突破了延迟和准确性的界限，引入了NMS 训练范例，大大提高了推理速度。本指南分析了它们的架构、性能指标和理想用例，帮助您为计算机视觉项目选择合适的模型。

YOLOv10：实时端到端物体检测

YOLOv10 是YOLO （You Only Look Once，你只看一次）系列的一次重大飞跃，它重点消除了非最大抑制NMS）后处理步骤，而这一步骤往往是推理速度的瓶颈。与之前的迭代版本相比，通过采用一致的双分配进行NMS 训练，它以更低的延迟实现了极具竞争力的性能。

技术细节：

• 作者： Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, et al.
• 组织机构： 清华大学清华大学
• 日期： 2024-05-23
• Arxiv：YOLOv10：实时端到端物体检测
• GitHub：THU-MIG/yolov10

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主要建筑特点

YOLOv10 引入了以效率和精度为导向的整体模型设计。核心创新在于其双重分配策略。在训练过程中，模型既使用一对多的分配（YOLOv8 中常用）来进行丰富的监督，也使用一对一的分配来确保在没有NMS 的情况下进行端到端部署。

1. NMS 训练：传统的检测器需要NMS 来过滤重复的边界框，这会带来推理延迟。YOLOv10 的架构允许模型在推理过程中对每个对象精确预测一个边框，从而有效消除了这一开销。
2. 效率驱动型设计：该模型利用轻量级分类头和空间通道解耦下采样来降低计算成本（FLOPs）和参数数量。
3. 大内核卷积：通过有选择性地使用大核深度卷积，YOLOv10 增强了其感受野和detect 小物体的能力，而无需大量增加计算量。

优势

• 卓越的速度：针对实时推理进行了优化，在GPU 硬件上明显优于旧版模型。
• Ultralytics 集成：作为Ultralytics 生态系统的一部分，YOLOv10 受益于简单的Python 应用程序接口，使其非常易于培训、验证和部署。
• 内存使用量更低：与transformer检测器（如 RT-DETR.

EfficientDet：可扩展且高效的架构

EfficientDetGoogle 大脑团队开发，旨在优化精度和效率。它引入了一个模型系列（D0-D7），采用复合缩放方法对分辨率、深度和宽度进行统一调整。

技术细节：

• 作者： Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le
• 组织机构Google
• 日期: 2019-11-20
• Arxiv：EfficientDet：可扩展的高效物体检测
• GitHub：google

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主要建筑特点

EfficientDet 建立在EfficientNet骨干之上，并引入了BiFPN（双向特征金字塔网络）。

1. BiFPN与标准 FPN 不同，BiFPN 允许双向信息流，并使用可学习权重来融合不同尺度的特征。这样就能以更少的参数获得更好的多尺度特征表示。
2. 复合扩展：这种方法可确保骨干网络、特征网络和箱体/类别预测网络一起高效扩展。D0 模型体积小，移动速度快，而 D7 模型则能在高资源环境中实现最先进的准确性。

优势与劣势

• 参数效率：EfficientDet 以实现高 mAP而著称。
• 可扩展性：D0-D7 系列为不同的计算预算提供了灵活性。
• 高延迟：尽管 FLOP 数较低，但与YOLO 模型的精简 CNN 架构相比，BiFPN 和深度可分离卷积中的复杂连接会导致 GPU 的延迟更高。
• 复杂性：与 Ultralytics 的直接设计相比，该架构更难定制或调整。 Ultralytics YOLOv8或YOLOv10 相比，架构更难定制或调整。

性能分析：速度与效率

在比较这两个模型时，理论效率（FLOPs）和实际速度（Latency）之间的区别变得非常明显。EfficientDet 擅长最小化 FLOPs，但在 GPU 等现代硬件上，YOLOv10 在实际推理速度方面占据优势。

下表显示，虽然 EfficientDet 模型结构紧凑，但YOLOv10 为实时应用提供了更好的权衡。例如，YOLOv10在 T4GPU 上提供了极具竞争力的 46.7%mAP ，延迟时间仅为 2.66ms，而EfficientDet-d3（47.5%mAP）的延迟时间为 19.59mAP，慢了近 7 倍。

口译

• GPU 优势： YOLOv10 采用了硬件感知设计，可以很好地映射GPU 架构，从而大大提高吞吐量。
• 精确度相当：新的训练策略使YOLOv10 的准确性可以与速度慢得多的 EfficientDet 变体相媲美，甚至超过它们。
• 部署： YOLOv10 的NMS 特性简化了向以下格式的导出过程 TensorRT和ONNX 等格式的导出过程，从而降低了部署管道的复杂性。

易用性和生态系统

对于开发人员来说，最关键的因素之一是围绕模型的生态系统。在这方面，Ultralytics 具有很大的优势。

Ultralytics 的优势

YOLOv10 集成到了Ultralytics Python 软件包中，提供了从数据注释到部署的无缝体验。

• 简单的应用程序接口：只需几行代码就能完成加载、训练和预测。
• 维护良好：频繁的更新、社区支持和丰富的文档可确保您在调试过程中不会遇到模糊的错误。
• 训练效率： Ultralytics 模型经过优化，可快速收敛。预训练权重随时可用，可在自定义数据集上进行有效的迁移学习。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLOv10n model
model = YOLO("yolov10n.pt")

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference on an image
results = model("path/to/image.jpg")

相比之下，EfficientDet 依赖于较旧的TensorFlow 软件库或第三方PyTorch 实现，这些软件库或实现可能缺乏统一的支持，因此将其集成到现代MLOps管道中更具挑战性。

理想用例

在YOLOv10 和 EfficientDet 之间做出选择取决于您的具体限制条件。

何时选择YOLOv10

YOLOv10 是大多数现代计算机视觉应用的上佳选择，尤其是在以下应用中：

• 自主系统：自动驾驶汽车和无人机需要低延迟检测以确保安全。YOLOv10 的速度可确保快速反应。
• 视频分析：处理用于安全监控或交通监控的高帧频视频流。
• 边缘部署：在 Raspberry Pi 或NVIDIA Jetson 等嵌入式设备上部署，这些设备资源有限，但实时性能却不容忽视。

何时选择 EfficientDet

EfficientDet 仍适用于特定的利基方案：

• 学术研究：如果目标是研究复合缩放规律或高效神经网络设计原理。
• 严格的 FLOPs 限制：在极其特殊的硬件环境中，理论 FLOP 是硬瓶颈，而不是延迟或内存带宽。

结论

EfficientDet 是高效模型设计的里程碑、 YOLOv10代表了高性能对象检测的新标准。其创新的NMS 架构在推理速度上具有决定性的优势，同时又不影响准确性，使其在实际部署中更加实用。

此外，强大的Ultralytics 生态系统确保了YOLOv10 的工作效率和开发人员友好性。从简便的导出选项到全面的数据集管理指南，Ultralytics 使您能够更快地实现人工智能项目的愿景。

对于那些追求多功能性和高性能的用户，我们还建议他们了解 Ultralytics YOLO11，它以这些先进技术为基础，在检测、分割和姿势估计 任务方面提供了最先进的功能。

探索更多比较

• YOLOv10 vs.YOLOv8
• EfficientDet 与 YOLOv8
• YOLO11 vs. RT-DETR
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