一、YOLOv10的介绍
目前，由清华大学开源的最新的 YOLOv10，包括从n到x各种型号的模型，其中 YOLOv10n 最小，YOLOv10x 最大，以满足
不同应用场景。
二、YOLOv10的主要贡献
一致的双重分配策略（Consistent Dual Assignments）：YOLOv10提出了一种新的训练策略，用于无需非极大值抑制（NMS）的YOLO训练。这种策略结合了一对一（one-to-one）和多对一（one-to-many）的标签分配方式，以提供丰富的训练监督信号，并在推理时保持高效率。
在传统的YOLO系列模型中，通常采用多对一的标签分配策略，即一个真实目标对应多个正样本（anchor boxes）。这种方法虽然能够提供丰富的监督信号，有助于模型性能的提升，但需要依赖非极大值抑制（NMS）来进行后处理，这限制了模型的端到端部署，并增加了推理延迟。
为了解决这个问题，YOLOv10引入了双重标签匹配策略，它包括两个部分：一对多（one-to-many）和一对一（one-to-one）的头部（head）。在训练期间，两个头部一起被优化，其中一对多头部提供丰富的监督信号，而一对一头部则用于标签分配。这样，模型在训练时可以利用一对多头部的丰富监督，而在推理时则只使用一对一头部进行预测，从而避免了NMS的使用。
一致匹配度量（Consistent matching metric）
为了使一对一头部在训练和推理时与一对多头部保持一致，YOLOv10提出了一致匹配度量。这个度量标准使用了一个统一的匹配度量公式，它考虑了分类得分p、预测框与真实框之间的IoU（Intersection over Union）以及空间先验s。通过调整这个匹配度量的参数α和β，可以使得一对一头部的预测与一对多头部的预测更加一致，从而提高模型的推理性能。具体来说，一致匹配度量的公式为：
$$
m(\alpha, \beta) = s \cdot p^\alpha \cdot IoU(\hat{b}, b)^\beta
$$
其中，p 是分类得分，\hat{b}和b分别表示预测框和真实框，s 表示空间先验，\alpha和\beta是平衡分类和定位任务影响的超参数。
一致匹配度量是YOLOv10中的一个重要创新，它通过统一的匹配度量标准，优化了一对一和一对多标签分配策略之间的协调性，减少了训练过程中的监督差距，并提高了模型的端到端性能。
在YOLOv10的训练配置中，双重标签分配策略是通过配置文件来实现的。这部分代码定义了模型的头部结构，包括上采样、连接和检测层的配置。以下是配置文件中的一段示例代码：
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
三、YOLOv10针对的问题
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依赖于非极大值抑制（NMS）：当前YOLO模型依赖于NMS进行后处理，这阻碍了YOLO模型的端到端部署，并增加了推理过程的延迟。
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计算冗余：YOLO模型中各个组件的设计缺乏全面和彻底的检查，导致了显著的计算冗余，限制了模型的能力，从而导致效率不佳，并有很大的性能提升潜力。
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小目标检测挑战：尽管YOLOv10通过多尺度特征融合技术在小目标检测方面取得了进步，但在极端情况下，如非常小的目标或密集排列的目标，其检测精度仍存在一定的局限性。
四、YOLOv10的改进点：
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一致匹配度量（Consistent Matching Metric）：为了减少一对一和多对一头之间的监督差距，YOLOv10引入了一致匹配度量，使得两个头（branch）在训练时能够更加协调。
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轻量级分类头（Lightweight Classification Head）：YOLOv10设计了一个轻量级的分类头，以减少分类任务的计算开销，同时保持性能。
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空间-通道解耦下采样（Spatial-Channel Decoupled Downsampling）：YOLOv10提出了一种新的下采样方法，将空间缩减和通道增加操作分开进行，以提高信息保留率和性能。
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等级引导的块设计（Rank-Guided Block Design）：YOLOv10利用内在秩分析来确定模型中哪些阶段存在冗余，并用更紧凑的架构设计替换这些阶段的基本构建块，以提高效率。
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Compact Inverted Block (CIB)：CIB 被引入作为 YOLOv10 中的基本构建块，用于提高模型的效率。CIB 结构利用深度卷积（depthwise convolutions）进行空间混合，以及成本效益高的逐点卷积（pointwise convolutions）进行通道混合。
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大核卷积（Large-Kernel Convolution）：YOLOv10在深层阶段使用大核深度卷积来扩大感受野并增强模型能力。YOLOv10在CIB中使用了大核卷积，具体来说，将CIB中的第二个3×3深度卷积的核大小增加到7×7，同时采用结构重参数化技术引入另一个3×3深度卷积分支，以缓解优化问题，而无需推理开销。
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部分自注意力模块（Partial Self-Attention, PSA）：为了在保持低成本的同时增强模型性能，YOLOv10提出了一种有效的部分自注意力模块设计。
部分自注意力模块 (PSA) 实现YOLOv10在关键区域引入了部分自注意力模块，以下是PSA模块的实现代码：
class Attention(nn.Module):def __init__(self, dim, num_heads=8, attn_ratio=0.5):super().__init__()self.num_heads = num_headsself.head_dim = dim // num_headsself.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio)self.scale = self.key_dim ** -0.5nh_kd = nh_kd = self.key_dim * num_headsh = dim + nh_kd * 2self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False)self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False)self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False) def forward(self, x):B, _, H, W = x.shapeN = H * Wqkv = self.qkv(x)q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, -1, N).split([self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2)attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scaleattn = attn.softmax(dim=-1)x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, -1, H, W) + self.pe(v.reshape(B, -1, H, W))x = self.proj(x)return x class PSA(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, e=0.5):super().__init__()assert(c1 == c2)self.c = int(c1 * e)self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1)self.attn = Attention(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64)self.ffn = nn.Sequential(Conv(self.c, self.c*2, 1),Conv(self.c*2, self.c, 1, act=False)) def forward(self, x):a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1)b = b + self.attn(b)b = b + self.ffn(b)return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))
五、YOLOv10的改进效果
1、不同核尺寸的效果
随着核尺寸的增加，性能有所提升，并在7×7的核尺寸附近趋于稳定，这表明了大感知场的优势。
2、精度提升
YOLOv10通过上述改进，在保持实时目标检测的高效率的同时，也实现了优异的准确性。
六、往期回顾
yolo入门教程：《吐血录制，yolo11猫狗实时检测实战项目，从零开始写yolov11代码》，视频全程25分钟。
（1）yolo11猫狗实时检测实战项目，从零开始写yolov11代码
（2）从零开始学yolo之yolov1的技术原理
（3）YOLOv1训练过程，新手入门
（4）YOLOv2和yolov1的差异
（5）YOLOv3和yolov1、yolov2之间的差异
（6）YOLOv4算法基本原理以及和YOLOv3 的差异
（7）YOLOv5算法基本原理大揭秘！
（8）YOLOv6算法基本原理
（9）YOLOv7算法基本原理
（10）YOLOv8算法基本原理
（11）YOLOv9算法基本原理
（13）10张结构图，深入理解YOLOv11算法各个模块
高清视频，3分钟揭秘神经网络技术原理
Transfermer的Q、K、V设计的底层逻辑