YOLOv10【损失函数篇】

论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458

代码：https://github.com/THU-MIG/yolov10

# YOLOv10：下一代实时目标检测技术

YOLOv10 是由 Ultralytics 团队开发的一种先进的实时目标检测模型，基于 YOLO 系列的最新演进。它在保持 YOLO 系列一贯的快速推理速度的同时，进一步提升了检测精度和鲁棒性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。

模型概述

YOLOv10 是 YOLO 系列的最新版本，继承了 YOLO 系列的核心思想：将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别标签进行预测。这种端到端的检测方式使得 YOLO 模型在速度和精度之间取得了良好的平衡。

YOLOv10 在 YOLOv8 和 YOLOv9 的基础上进行了多方面的改进，包括网络架构的优化、损失函数的改进、数据增强策略的增强等，使其在各种基