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原文链接:YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
导 读
本文主要介绍如何将YOLOv10模型转为OpenVINO支持的模型并做推理时间对比。
YOLOv10简介
YOLOv10是清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上,引入了一种新的实时目标检测方法,解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制(NMS)和优化各种模型组件,YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。大量实验证明,YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。
概述
实时目标检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡,因此一直处于这项研究的前沿。然而,对 NMS 的依赖和架构上的低效阻碍了最佳性能的实现。YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入一致的双重分配和以效率-准确性为导向的整体模型设计策略,解决了这些问题。
网络架构
YOLOv10 的结构建立在以前YOLO 模型的基础上,同时引入了几项关键创新。模型架构由以下部分组成:
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主干网:YOLOv10 中的主干网负责特征提取,它使用了增强版的 CSPNet(跨阶段部分网络),以改善梯度流并减少计算冗余。
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颈部:颈部设计用于汇聚不同尺度的特征,并将其传递到头部。它包括 PAN(路径聚合网络)层,可实现有效的多尺度特征融合。
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一对多头:在训练过程中为每个对象生成多个预测,以提供
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