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yolov10介绍——实时端到端物体检测 YOLOv10 是清华大学研究人员在 UltralyticsPython 清华大学的研究人员在 YOLOv10软件包的基础上#xff0c;引入了一种新的实时目标检测…此次yolov10deepsort不论是准确率还是稳定性再次超越了之前的yolodeepsort系列。
yolov10介绍——实时端到端物体检测 YOLOv10 是清华大学研究人员在 UltralyticsPython 清华大学的研究人员在 YOLOv10软件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
实时物体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。
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
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。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。一对多头在训练过程中为每个对象生成多个预测以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。一对一磁头在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测无需 NMS从而减少延迟并提高效率。
主要功能
无 NMS 训练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。整体模型设计从效率和准确性的角度全面优化各种组件包括轻量级分类头、空间通道去耦向下采样和等级引导块设计。增强的模型功能纳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。
型号
YOLOv10 有多种型号可满足不同的应用需求
YOLOv10-N用于资源极其有限环境的纳米版本。YOLOv10-S兼顾速度和精度的小型版本。YOLOv10-M通用中型版本。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。YOLOv10-X超大型版本可实现最高精度和性能。
性能
在准确性和效率方面YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如在 COCO 数据集上YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比在性能相同的情况下延迟减少了 46%参数减少了 25%。
模型输入尺寸APvalFLOP (G)延迟毫秒YOLOv10-N64038.56.71.84YOLOv10-S64046.321.62.49YOLOv10-M64051.159.14.74YOLOv10-B64052.592.05.74YOLOv10-L64053.2120.37.28YOLOv10-X64054.4160.410.70
使用TensorRT FP16 在 T4GPU 上测量的延迟。
方法
一致的双重任务分配实现无 NMS 培训
YOLOv10 采用双重标签分配在训练过程中将一对多和一对一策略结合起来以确保丰富的监督和高效的端到端部署。一致匹配度量使两种策略之间的监督保持一致从而提高了推理过程中的预测质量。
效率-精度驱动的整体模型设计
提高效率
轻量级分类头通过使用深度可分离卷积减少分类头的计算开销。空间信道解耦向下采样将空间缩减与信道调制解耦最大限度地减少信息损失和计算成本。梯级引导程序块设计根据固有阶段冗余调整模块设计确保参数的最佳利用。
精度提升
大核卷积扩大感受野增强特征提取能力。部分自我关注PSA纳入自我关注模块以最小的开销改进全局表征学习。
实验和结果
YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试显示出卓越的性能和效率。与以前的版本和其他当代探测器相比YOLOv10 在延迟和准确性方面都有显著提高。
比较
与其他最先进的探测器相比
YOLOv10-S / X 比RT-DETR-R18 / R101 快 1.8 倍 / 1.3 倍精度相似在精度相同的情况下YOLOv10-B 比 YOLOv9-C 减少了 25% 的参数延迟时间缩短了 46%YOLOv10-L / X 的性能比YOLOv8-L / X 高 0.3 AP / 0.5 AP参数少 1.8× / 2.3×
以下是 YOLOv10 变体与其他先进机型的详细比较
模型参数 (M)FLOPs (G)mAPval 50-95延迟 毫秒延迟-前向 毫秒YOLOv6-3.0-N4.711.437.02.691.76金色-YOLO-N5.612.139.62.921.82YOLOv8-N3.28.737.36.161.77YOLOv10-N2.36.739.51.841.79 YOLOv6-3.0-S18.545.344.33.422.35金色-YOLO-S21.546.045.43.822.73YOLOv8-S11.228.644.97.072.33YOLOv10-S7.221.646.82.492.39 RT-DETR-R1820.060.046.54.584.49YOLOv6-3.0-M34.985.849.15.634.56金色-YOLO-M41.387.549.86.385.45YOLOv8-M25.978.950.69.505.09YOLOv10-M15.459.151.34.744.63 YOLOv6-3.0-L59.6150.751.89.027.90金色-YOLO-L75.1151.751.810.659.78YOLOv8-L43.7165.252.912.398.06RT-DETR-R5042.0136.053.19.209.07YOLOv10-L24.4120.353.47.287.21 YOLOv8-X68.2257.853.916.8612.83RT-DETR-R10176.0259.054.313.7113.58YOLOv10-X29.5160.454.410.7010.60 strongsort介绍 三个要点 ✔️ 改进了MOT任务中的早期深度模型DeepSORT实现了SOTA! ✔️ 提出了两种计算成本较低的后处理方法AFLink和GSI以进一步提高准确度! ✔️ AFLink和GSI提高了几个模型的准确性不仅仅是所提出的方法! 性能指标图 首先我附上了MOT17和MOT20的准确性比较这表明了StrongSORT的优越性。现在VGGNet一个著名的特征提取器最近作为RepVGG一个更强大的版本回归。以类似的标题回归的是StrongSORT让DeepSORT再次伟大其中DeepSORT是一个早期的基于深度学习的物体追踪模型而StrongSORT是对这个早期模型的改进采用最新的技术实现SOTAStrongSORT是一个通过用最新技术在初始模型上进行改进而实现SOTA的模型。让我们先快速看一下这些改进。
DeepSORT BoT改进的外观特征提取器 EMA带有惯性项的特征更新 NSA用于非线性运动的卡尔曼滤波器 MC包括运动信息的成本矩阵 ECC摄像机运动更正 woC不采用级联算法StrongSORT AF链接仅使用运动信息的全局链接StrongSORT GSI内插通过高斯过程对检测误差进行内插StrongSORT
与其说从根本上改变了结构不如说是改进了跟踪所需的特征提取、运动信息和成本矩阵的处理。StrongSORT将AFLink离线处理和GSI插值后处理应用于改进的StrongSORT是一个更加精确的模型。我个人认为关键在于此所以如果你能读到最后我将很高兴。让我们快速了解一下StrongSORT。
系统定位
本节首先解释了这一方法的系统定位。想了解该方法细节的人可以跳过这一节。深度学习跟踪方法始于DeepSORT。后来出现了FairMOT和ByteTrack等新方法并超越了DeepSORT的准确性。在提出新的追踪方法的过程中出现了两种追踪方法。DeepSORT属于SDE其检测器是单独准备的。它属于SDE。然而在本文中DeepSORT的低准确性并不是因为方法不好而只是因为它的年龄其动机是如果根据此后提出的最新元素技术进行改进就可以使它变得足够准确。我们有动力去改进它。 改进DeepSORT的原因还有很多。首先JDE方法的缺点是不容易训练JDE同时训练检测和跟踪等不同任务的参数所以模型容易发生冲突从而限制了准确性。它还需要一个可以同时从检测到跟踪进行训练的数据集这限制了训练的范围。相比之下使用SDE检测和跟踪模型可以被单独优化。最近诸如ByteTrack这样的模型也被提出来用于仅基于运动信息的高速跟踪而没有任何外观信息但这种模型指出了当目标的运动不简单时无法跟踪的问题。 因此基于在基于DeepSORT的SDE方法中使用外观特征进行追踪是最佳的动机提出了StrongSORT。
效果展示
训练与预测 UI设计
将本次的实验使用pyqt打包方便体验 界面其他功能展示
其他功能演示参考yolov5deepsort文章
两万字深入浅出yolov5deepsort实现目标跟踪含完整代码 yolov卡尔曼滤波估计ReID目标重识别匈牙利匹配KM算法匹配_yolov5 deepsort-CSDN博客
完整代码实现UI界面
视频笔记和代码,以及注释都已经上传网盘放在主页置顶文章
