使用场景

视频监控系统中实时检测异常行为。

自动驾驶车辆中实时识别行人和车辆。

工业生产线上自动检测产品质量问题。

产品特色

无需非极大值抑制（NMS）的一致双重分配，实现竞争性能和低推理延迟。

全面优化的YOLOs组件，从效率和准确性两个角度出发，大幅降低计算开销，增强能力。

在COCO数据集上，YOLOv10-S、M、B、L、X不同规模模型均展现出卓越的性能。

支持多种分辨率的输入图像，适应不同的计算和实时性需求。

提供预训练模型和训练好的检查点，方便用户直接使用或进行二次开发。

支持多种深度学习框架，如PyTorch，方便不同背景的开发者使用。

提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速理解和应用模型。

使用教程

1. 安装Python环境和所需的依赖库。

2. 克隆YOLOv10的GitHub仓库到本地。

3. 下载预训练模型或训练好的检查点。

4. 准备待检测的图像或视频数据。

5. 运行模型进行目标检测，获取检测结果。

6. 根据需要对检测结果进行后处理，如绘制边界框、分类标签等。

7. 可选地，使用自己的数据集对模型进行训练和优化。