yolov10＋botsort实现自定义数据集的多目标跟踪

一、YOLO v10

YOLOv10（You Only Look Once version 10）是YOLO系列目标检测算法的一个版本，YOLO系列自发布以来，凭借其高效的目标检测性能在计算机视觉领域广泛应用。YOLOv10是YOLO系列的最新版本之一，进一步优化了之前版本的结构与性能，改进了检测精度、速度以及对小物体和复杂场景的处理能力。

YOLOv10的特点

1. 高效性与实时性： YOLOv10在保证检测精度的同时，保持了较高的处理速度，能够实时处理视频流和大规模图片数据。其高效性使其成为嵌入式设备、移动设备和边缘计算平台等场景中的理想选择。

2. 改进的网络结构： YOLOv10在网络架构上做了进一步的优化，结合了更深层次的卷积神经网络（CNN）和更高效的卷积模块，以提高对目标的检测能力，特别是在复杂背景和低分辨率的图像中。

3. 更好的小物体检测能力： 相较于之前的版本，YOLOv10对于小物体的检测表现得更加出色。这对于一些细节要求较高的任务（如工业检测、智能监控等）非常重要。

4. 多尺度检测： YOLOv10强化了多尺度检测能力，能够在不同尺寸的物体上保持较高的检测精度，适应更为复杂的检测任务。

5. 优化的训练方法： YOLOv10使用了一些先进的训练技巧和数据增强策略，进一步提高了模型的鲁棒性，使其在各种不同的环境中都能保持较高的检测效果。

6. 跨平台支持： YOLOv10不仅支持传统的计算平台（如GPU），还支持一些低功耗的硬件平台，例如ARM架构、FPGA等，能够在不同的硬件环境中运行。

YOLOv10的应用

YOLOv10广泛应用