YOLOv10: 新世代のリアルタイムエンドツーエンド物体検出モデル
(arxiv.org)• YOLOv10は、NMSなしの学習のために一貫した二重割り当てを導入し、競争力のある性能と低い推論レイテンシを同時に達成する。
• YOLOに対する包括的な効率性-精度ベースのモデル設計戦略を提示し、効率性と精度の両観点からさまざまな構成要素を包括的に最適化する。
• YOLOv10は、さまざまなモデル規模にわたって、性能と効率性の両面で最先端手法を上回る。
• 例えば、YOLOv10-SはCOCOで同等のAPを持つRT-DETR-R18より1.8倍高速でありながら、パラメータ数とFLOPは2.8分の1である。YOLOv9-Cと比較すると、YOLOv10-Bは同等の性能を維持しつつ、レイテンシを46%、パラメータ数を25%削減する。
3件のコメント
自分が学部を卒業する頃にYOLOv3が出た気がするのですが、本当に時間が経つのは早いですね…。
https://github.com/THU-MIG/yolov10
数か月前にYOLOv9が出たばかりなのに、あまり経たないうちにv10が出ましたね……はは