深度学习目标检测：基于YOLOv10与NuScenes数据集的实现与UI界面构建

1. 引言

在自动驾驶和智能交通领域，目标检测任务在确保交通安全、提高自动驾驶系统效率方面扮演着至关重要的角色。通过实时检测和跟踪图像中的物体，自动驾驶系统能够理解周围环境，从而做出精准的决策。目标检测技术已经广泛应用于车辆、行人、交通标志、障碍物等对象的检测。

NuScenes是一个由MIT、Daimler、Uber等公司联合开发的自动驾驶数据集，专为训练和测试自动驾驶车辆的视觉感知系统设计。该数据集包含大量的多模态数据，包括来自激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达等传感器的高质量标注数据。对于研究人员和开发者而言，NuScenes提供了一个重要的基准数据集，可以用于检测、跟踪以及深度学习模型的训练和评估。

YOLO（You Only Look Once）作为目标检测的经典算法之一，以其高效性和实时性被广泛应用于多种任务。在此，我们将探讨如何使用YOLOv10进行目标检测任务，并使用NuScenes数据集进行训练，同时通过构建一个简单的UI界面来展示检测结果。

2. YOLOv10目标检测模型概述

YOLO（You Only Look Once）是一种基于卷积神经网络（CNN）的一体化目标检测模型。YOLO通过回归问题来同时预测图像中的目标类别和边界框，在速度和精度上都表现出色。

YOLOv10是YOLO系列