论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.14458
源码地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10
YOLOv10 的架构建立在以前 YOLO 模型的优势之上，通过消除非最大抑制 （NMS） 和优化各种模型组件， 实现了最先进的性能，并显著降低了计算开销。
网络结构如下：
模型网络结构由以下组件组成：
主干：YOLOv10 中的主干网负责特征提取，使用增强版的 CSPNet（Cross Stage Partial Network）来改善梯度流并减少计算冗余。
颈部：颈部被设计成聚合来自不同尺度的特征，并将它们传递到头部。它包括 PAN（路径聚合网络）层，用于有效的多尺度特征融合。
一对多头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号，提高学习准确性。
一对一头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，消除对 NMS 的需求，从而减少延迟并提高效率。
YOLOv10创新点如下无 NMS 训练：利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求，从而减少推理延迟。整体模型设计：从效率和精度两个角度对各种组件进行全面优化，包括轻量级分类头、空间通道解耦下采样和秩引导块设计。增强的模型功能：整合大核卷积和部分自注意力模块，可在不增加大量计算成本的情况下提高性能。
YOLOv10不同模型尺寸信息：
YOLOv10 提供6种不同的型号规模模型，以满足不同的应用需求：
| Model | Input Size | APval | params (M) | FLOPs (G) |
|---|---|---|---|---|
| YOLOv10-N | 640 | 38.5 | 2.7 | 6.7 |
| YOLOv10-S | 640 | 46.3 | 7.2 | 21.6 |
| YOLOv10-M | 640 | 51.1 | 15.4 | 59.1 |
| YOLOv10-B | 640 | 52.5 | 19.1 | 92.0 |
| YOLOv10-L | 640 | 53.2 | 24.4 | 120.3 |
| YOLOv10-X | 640 | 54.4 | 29.5 | 160.4 |
YOLOv10-N：Nano 版本，适用于资源极度受限的环境。
YOLOv10-S：平衡速度和精度的小型版本。
YOLOv10-M：通用的中型版本。
YOLOv10-B：平衡版本，宽度增加，精度更高。
YOLOv10-L：大版本，以增加计算资源为代价，实现更高的精度。
YOLOv10-X：超大版本，可实现最大的精度和性能。