目標檢測技術(shù)，這一受人類視覺能力啟發(fā)的計算機視覺技術(shù)，已在數(shù)字圖像和視頻領(lǐng)域取得顯著進展。YOLOv10，作為YOLO系列的最新力作，以其卓越的性能和效率，繼續(xù)在目標檢測領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位。本文將探討YOLOv10的技術(shù)特性、架構(gòu)結(jié)構(gòu)、優(yōu)勢和潛在劣勢。

目標檢測技術(shù)的進步不斷推動著計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其快速準確的目標檢測能力而聞名，其最新版本YOLOv10更是在性能和效率上取得了重大突破。2024年5月，清華大學(xué)的研究人員王等人（2024年）推出了YOLOv10算法，該算法通過雙重標簽分配和效率-準確性策略，有效降低了計算負荷并提升了性能。

YOLOv10的核心創(chuàng)新之一是引入了一致雙重分配（Consistent Dual Assignments）的新方法，這一方法旨在克服在推理過程中用于過濾冗余預(yù)測的非最大抑制（NMS）的困難和不一致性。通過這種方式，YOLOv10在目標檢測過程中消除了對NMS的需求，顯著降低了檢測延遲。為此，YOLOv10在頭部區(qū)域創(chuàng)建了一個結(jié)合一對一和一對多匹配方法的雙重標簽分配策略。

在一對一匹配中，每個真實樣本都被分配一個預(yù)測，從而消除了對NMS的需求，并實現(xiàn)了端到端的分布。這種方法雖然可能導(dǎo)致監(jiān)督較弱，影響準確性和收斂速度，但在一對多匹配中，提供了更豐富的監(jiān)督信號，盡管推理過程仍需要NMS。在訓(xùn)練期間，一對一和一對多的頭部結(jié)構(gòu)被共同優(yōu)化，使用一對多匹配的豐富內(nèi)容進行監(jiān)督，而推理僅使用一對一匹配的頭部，繞過了NMS的需求，實現(xiàn)了高效率且無需額外推理成本。

一致匹配度量（Consistent Matching Metric）是雙重標簽分配策略的關(guān)鍵組成部分，用于評估預(yù)測和實際實例之間的一致性。在這個度量中，σ和β分別代表語義預(yù)測和位置回歸任務(wù)，s表示預(yù)測的連接點是否在樣本內(nèi)，p代表分類得分。這個度量包括分類得分和預(yù)測與實際邊界框之間的IoU（交集比并集），通過將一對一頭部的監(jiān)督與一對多頭部的監(jiān)督對齊，提高了模型在推理期間的預(yù)測質(zhì)量。

YOLOv10算法的第二個策略是效率-準確性策略，該策略優(yōu)化了各個組件以減少計算負荷，同時提高性能。

• 輕量級分類頭部顯著降低了與以前版本相比的計算成本，這得益于頭部的3x3和1x1卷積層。
• 空間-通道解耦下采樣允許分別處理圖像的不同通道（例如RGB通道），以更好地分析每個通道的空間特征，顯著降低了計算成本和參數(shù)數(shù)量，同時保留了更多信息。
• Rank-Guided 塊設(shè)計通過簡化整體架構(gòu)來提高計算效率，優(yōu)化了這些塊在模型中的放置，增加了模型的學(xué)習容量，減少了處理時間，并帶來了整體更好的性能。
• Large-Kernel 卷積可以一次處理更大的像素區(qū)域，提取更深層次的特征，更好地捕捉遠距離像素之間的連接，并將更多的像素合并到單個特征圖中，以創(chuàng)建更豐富、更密集的特征圖。

然而，這種技術(shù)在計算上昂貴且容易過擬合，需要精心設(shè)計和優(yōu)化。部分自注意力模塊幫助模型關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征，提高了其準確檢測和分類對象的能力。

Tips: YOLOv10的改進和創(chuàng)新包括設(shè)計了一個無需NMS的模型，通過使用雙重標簽分配策略和效率-準確性策略減輕了計算負擔并提高了準確性，并通過在頭部區(qū)域使用一致匹配度量提高了模型的推理質(zhì)量。

YOLOv10的優(yōu)勢在于提出了新的戰(zhàn)略和技術(shù)，在低計算量的情況下實現(xiàn)了高準確性。為了客觀比較YOLO系列模型，我們分析了原始論文中的性能結(jié)果，確保使用的是共同的數(shù)據(jù)集和評估指標。從YOLO v2開始，COCO 2017數(shù)據(jù)集被用作所有YOLO版本的訓(xùn)練和測試集。每個模型都使用來自同一數(shù)據(jù)集的640張圖像進行測試。根據(jù)這些結(jié)果，觀察到模型性能隨時間提高，并從YOLOv5開始設(shè)計不同大小的模型。下表顯示了v5及以后版本的性能結(jié)果。

觀察到模型的參數(shù)數(shù)量和結(jié)構(gòu)變化影響模型性能。例如，YOLOv6-N模型有35.9%的mAP和4.7M參數(shù)，而YOLOv9-T有38.3%的mAP和2.0M參數(shù)。兩者都有各自版本中最低的參數(shù)。然而，YOLOv9-T比YOLOv6-N快約2倍，因為它的參數(shù)數(shù)量大約少了2倍，并且成功率高約2.5%。這主要是由于在模型結(jié)構(gòu)中添加和修改的算法。

結(jié)論

YOLOv10以其創(chuàng)新的架構(gòu)和策略，為實時端到端目標檢測領(lǐng)域帶來了新的突破。其無需NMS的設(shè)計、雙重標簽分配策略和效率-準確性策略，不僅提高了檢測效率，還保持了高準確性。隨著YOLO系列的不斷發(fā)展，我們可以期待未來在目標檢測技術(shù)方面取得更多突破。