【YOLO系列】YOLOv10模型结构详解与推理部署实现
💡
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
YOLOv10模型发布，相比YOLOv8有两个改变：添加了PSA层和CIB层，去掉了NMS。支持默认最大的boxes数目是300。模型转换代码和推理代码实现如下。个人认为YOLOv10是YOLOv8的魔改版本，但还不错。
🎯
关键要点
- YOLOv10模型发布，相比YOLOv8有两个主要改变：添加了PSA层和CIB层。
- YOLOv10去掉了NMS，支持默认最大预测框数目为300。
- 导出ONNX格式模型的代码示例已提供，输出格式为动态ONNX格式。
- YOLOv10的推理过程比YOLOv8简单，具有SSD模型的特征。
- 个人认为YOLOv10是YOLOv8的魔改版本，但仍然表现不错。
- 源码中仍保留了许多YOLOv8的包和代码注释，说明YOLOv10是基于YOLOv8的修改。
🏷️
标签
➡️
