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模型能够在接收到图像或视频的同时，迅速且准确地识别并定位其中的物体，从输入到输出的整个过程由统一的模型直接完成，无需额外的后处理步骤。它在自动驾驶、安防监控、机器人导航等需要快速响应的应用中尤为重要。
OLO10能够在保持高精度的同时，大幅度减少计算时间和所需资源。它主要用于自动驾驶、机器人导航等需要快速检测物体的场景。
功能特点
（图片来自网络侵删）
1.实时检测：
高速度：YOLOV10能够在极短的时间内处理输入的图像或视频帧，通常在毫秒级别内完成物体检测，适用于需要快速响应的应用场景如自动驾驶、安防监控和机器人导航。低延迟：优化的模型架构减少了处理时间，确保系统能够实时输出检测结果。2.端到端模型：
（图片来自网络侵删）
3.高精度与高效性：
通过优化模型架构和训练策略，Y0L0V10在保持高检测精度的同时，显著减少了计算开销和推理延迟，实现了精度与效率的良好平衡。4.增强的特征提取能力：
大核卷积：利用大核卷积增强模型的感受野，提高特征提取能力，尤其对大型物体的检测更加准确。部分自注意力模块(PS)：引入部分自注意力机制，增强模型的全局建模能力，提高检测准确性和鲁棒性。GitHub:https://github.com/THU-MIG/yolov10
论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458v1
模型下载：https:/huggingface.co/models?library=transformers.js&other=yolov10&sort=trending
在线演示：[colab][Huggingface demo][Transformers.js demo】
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