YOLOv10: a nova geração de modelos de detecção de objetos em tempo real de ponta a ponta
(arxiv.org)• O YOLOv10 introduz atribuição dupla consistente para treinamento sem NMS, alcançando ao mesmo tempo desempenho competitivo e baixa latência de inferência.
• Apresenta uma estratégia de projeto de modelo baseada na relação global entre eficiência e precisão para o YOLO, otimizando de forma abrangente diversos componentes tanto do ponto de vista da eficiência quanto da precisão.
• O YOLOv10 supera métodos de ponta em desempenho e eficiência em diferentes escalas de modelo.
• Por exemplo, o YOLOv10-S é 1,8 vez mais rápido que o RT-DETR-R18 com AP semelhante no COCO, mas usa 2,8 vezes menos parâmetros e FLOPs. Em comparação com o YOLOv9-C, o YOLOv10-B reduz a latência em 46% e o número de parâmetros em 25%, mantendo o mesmo nível de desempenho.
3 comentários
Acho que o YOLOv3 saiu mais ou menos na época em que eu me formei na graduação, e mesmo assim... como o tempo passa rápido.
https://github.com/THU-MIG/yolov10
Faz alguns meses que saiu o YOLOv9, e em pouco tempo já lançaram a v10... haha