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0. yolov10 原理分析 此处参考：https://blog.csdn.net/CVHub/article/details/139204248论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458源码：https://github.com/THU-MIG/yolov10 论文原理分析： 创新： 双标签分配策略 众所周知，标签分配策略…yolov10 使用总结及训练自己的数据集
0. yolov10 原理分析
此处参考：https://blog.csdn.net/CVHub/article/details/139204248论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458源码：https://github.com/THU-MIG/yolov10 论文原理分析： 创新： 双标签分配策略 众所周知，标签分配策略对于目标检测器来说是至关重要的。经过这几年的发展，前前后后也提出了许多的不同的方案，但归根结底还是围绕着正负样本去定义。通常，我们会认为与 GT 框的 IoU 大于给定阈值的便是正样本。 首先，回顾下经典的 YOLO 架构，其通过网格化的方式预定义数千个锚框(anchor)，然后基于这些锚框进一步执行回归和分类任务。然而，实际场景中，我们所面临的目标其大小、长宽比、数量、位姿均各有所异
