江大白 | YOLOv10检测算法，ONNX模型部署和性能对比分析

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作者：一天到晚潜水的鱼

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导读

YOLO系列目标检测算法迎来了其第十个版本，本文不仅对YOLOv10进行了详细介绍，还为大家演示了如何通过ONNX部署。部署后的模型与Pytorch推理结果无异，希望对大家有所帮助。

0. YOLOv10简介

YOLOv10是清华大学最近开源的一个实时端到端的目标检测算法，解决了以往版本YOLO系列目标检测算法在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非极大值抑制（NMS）操作和优化模型架构，YOLOv10在显著降低计算开销的同时还实现了最先进的性能。

YOLOv10的模型架构由以下几个部分组成：

• 主干网络：使用增强版的CSPNet来提取图像特征，它能改善梯度流并减少计算量。

• 颈部：采用PAN结构汇聚不同尺度的特征，有效地实现多尺度特征融合。

• 一对多预测头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，用来提供丰富的监督信号从而提高学习的准确性；在推理阶段不生效，从而减少计算量。

• 一对一预测头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，无需NMS操作，从而减少延迟并提高推理效率。

YOLOv10的主要特点如下：

• 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。

• 从推理效率和准确性的角度出发全面优化各种组件，包括轻量级分类头、空间通道去耦下采样和等级引导块设计。

• 引入大核卷积和部分自注意模块，在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

官方发布了从N到X各种型号的模型，以满足不同应用的需求：

• YOLOv10-N：用于资源极其有限环境的超小型版本。

• YOLOv10-S：兼顾速度和精度的小型版本。

• YOLOv10-M：通用的中型版本。

• YOLOv10-B：平衡型，宽度增加，精度更高。

• YOLOv10-L：大型版本，精度更高，但计算资源增加。

• YOLO