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昆明网站制作专业北京seo推广系统

news 2026/4/7 11:38:22

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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

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http://www.hkea.cn/news/315669/