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YOLOv10：实时端到端物体检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了基于YOLOV2算法的实时目标检测模型YOLO-LITE，该模型在无GPU设备上运行，训练于Pascal VOC和COCO数据集，达到了约21FPS的检测速度，比SSD MobilenetV1快3.8倍，提高了实时目标检测的可访问性。
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关键要点
- 介绍了一种基于YOLOV2算法的实时目标检测模型YOLO-LITE。
- YOLO-LITE模型可以在无GPU设备上运行。
- 该模型经过在Pascal VOC和COCO数据集的训练。
- 在7层、482亿次浮点运算下，达到了约21FPS的检测速度。
- YOLO-LITE比SSD MobilenetV1快3.8倍。
- 提高了实时目标检测的可访问性。
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