【YOLO系列】YOLOv10模型结构详解与推理部署实现
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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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。
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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。
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延伸问答
YOLOv10相比YOLOv8有哪些主要改变？
YOLOv10相比YOLOv8添加了PSA层和CIB层，并去掉了NMS。
YOLOv10的最大预测框数是多少？
YOLOv10支持默认最大预测框数为300。
如何导出YOLOv10模型为ONNX格式？
可以使用代码 'f = YOLO10(
YOLOv10的推理过程与YOLOv8相比有什么不同？
YOLOv10的推理过程比YOLOv8简单，具有SSD模型的特征。
YOLOv10的输出格式是什么？
YOLOv10的输出格式为1x300x6，其中300是预测框数，6分别表示x1, y1, x2, y2, score和classid。
YOLOv10是否保留了YOLOv8的代码？
是的，YOLOv10的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。
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