YOLOv10: новый и улучшенный детектор объектов с высокой точностью и доступностью на GitHub

YOLOv10 только что вышел

YOLOv10: новый и улучшенный детектор объектов

Исследователи из Университета Ватерлоо выпустили новую версию своего популярного детектора объектов YOLO, известную как YOLOv10. YOLOv10 представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущей версией, YOLOv9, и достигает значительных результатов в области обнаружения объектов.

YOLOv10 основан на той же архитектуре сети, что и YOLOv9, но с рядом улучшений. Эти улучшения включают в себя:

• Новый каркас Backbone: YOLOv10 использует новую архитектуру каркаса Backbone, которая обеспечивает более эффективную экстракцию признаков.
• Улучшенный механизм отслеживания: YOLOv10 оснащен улучшенным механизмом отслеживания, который позволяет более точно прогнозировать положение объектов во времени.
• Расширенный тренировочный набор данных: YOLOv10 был обучен на расширенном тренировочном наборе данных, что привело к повышению точности и надежности.

Результаты

YOLOv10 был оценен на нескольких наборах данных обнаружения объектов, и он демонстрирует значительные результаты. На наборе данных COCO YOLOv10 достигает точности обнаружения объектов 56,8%, что является самым высоким показателем среди всех детекторов объектов на сегодняшний день. YOLOv10 также демонстрирует высокие результаты на других наборах данных, таких как Pascal VOC и ImageNet.

Доступность

YOLOv10 выпущен с открытым исходным кодом и доступен на GitHub. Исследователи приглашают исследователей и разработчиков использовать YOLOv10 в своих проектах и ​​вносить свой вклад в его дальнейшее развитие.

Заключение

YOLOv10 - это новый и улучшенный детектор объектов, который предлагает значительные преимущества по сравнению с предыдущей версией. Его высокая точность, надежность и открытость делают его идеальным инструментом для широкого спектра задач обнаружения объектов.