YOLOv10：SOTA 实时物体检测
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5 月 23 日，清华大学发布了YOLOv10(You Only Look Once v10)，与 YOLOv9 相比，YOLOv10 有了显著改进，在性能保持不变的情况下，延迟减少了 46%，参数减少了 25%。
2. YOLOv10 视觉物体检测：概述
2.1 什么是 YOLO?
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的物体检测算法，旨在实时识别和定位图像或视频中的多个物体。YOLO 以其快速的处理速度和高精度而闻名，非常适合需要快速检测物体的应用，例如实时视频分析、自动驾驶和智能医疗。
在 YOLO 之前，主流算法是 R-CNN，这是一种“两阶段”方法：首先，生成锚框，然后预测这些框中的物体。YOLO 通过允许“一阶段”直接、端到端输出物体及其位置，彻底改变了这一现状。
· 单阶段算法：这些模型执行直接回归任务以输出对象概率及其坐标。示例包括 SSD、YOLO 和 MTCNN。
· 两阶段算法： 首先生成多个锚框，然后使用卷积神经网络输出这些框内物体的概率和坐标。例如 R-CNN 系列。
2.2 YOLO的网络结构
YOLOv10是YOLOv8的增强，我们先简单看一下YOLOv8的网络结构：
3.YOLOv10 视觉物体检测：训练和推理
3.1 安装YOLOv10
3.1.1 克隆存储库
首先从 GitHub 克隆 YOLOv10 存储库：
git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
3.1.2 创建 Conda 环境
接下来，专门为 YOLOv10 创建一个新的 Conda 环境并激活它：
conda create -n yolov10 python=3.10
conda activate yolov10
3.1.3 下载并编译依赖包
为了安装所需的依赖项，建议使用腾讯pip镜像以更快地下载：
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip install -e . -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
3.2 使用 YOLOv10 进行模型推理
3.2.1 模型下载
要开始使用 YOLOv10，我们可以使用以下链接下载预先训练的模型：
· YOLOv10-N
· YOLOv10-S
· YOLOv10-M
· YOLOv10-B
· YOLOv10-L
· YOLOv10-X
3.2.2 WebUI 推断
要使用 WebUI 执行推理，请按照以下步骤操作：
导航到 YOLOv10 项目的根目录。运行以下命令启动该应用程序：
python app.py
一旦服务器成功启动，我们将看到一条消息，表明应用程序正在运行并可供使用。
3.2.3 命令行推断
对于命令行推理，我们可以在 Conda 环境中使用 Yolo 命令。设置和执行方法如下：
激活 YOLOv10 Conda 环境：确保我们已激活之前为 YOLOv10 创建的环境。
壳
1
conda activate yolov10
使用命令行运行推理：使用yolo predict命令进行预测。我们需要指定模型、设备和源图像路径，如下所示：
壳
1
yolo predict model=yolov10n.pt device=2 source=/aigc_dev/yolov10/ultralytics/assets
· model：指定下载的模型文件的路径(例如，yolov10n.pt)。
· device：指定使用哪个 GPU(例如，device=2 表示 GPU #2)。
· source：指定要检测对象的图像的路径。
默认路径和结果：
· 默认情况下，需要检测的图像应该放在yolov10/ultralytics/assets目录中。
· 检测后，结果将保存在名为yolov10/runs/detect/predictxx的目录中，其中xx代表每次运行的唯一标识符。
CoCo 数据集上的基准测试。
3.3 训练YOLOv10模型
除了推理之外，YOLOv10 还支持在自定义数据集上进行训练。以下是使用命令行训练模型的方法：
要使用 YOLOv10 开始训练，请使用以下命令：
yolo detect train data=coco.yaml model=yolov10s.yaml epochs=100 batch=128 imgsz=640 device=2
以下是命令选项的细分：
· detect train：这指定我们想要执行对象检测的训练。
· data=coco.yaml：指定数据集配置文件，默认数据集(COCO)下载并存放在此../datasets/coco目录下。
· model=yolov10s.yaml：指定要训练的模型的配置文件。
· epochs=100：设置训练迭代次数(epoch)。
· batch=128：指定训练的批次大小，即每个训练步骤处理的图像数量。
· imgsz=640：表示训练期间所有输入图像将调整到的图像大小。
· device=2：指定使用哪个 GPU 进行训练(例如，device=2GPU #2)。
示例解释
假设你已经正确设置了 YOLOv10 环境和数据集，运行上述命令将在指定的GPU上启动训练过程。该模型将以 128 的批大小进行 100 个 epoch 的训练，输入图像的大小将调整为 640x640 像素。
训练 YOLOv10 的步骤
准备数据集
· 确保我们的数据集在 coco.yaml 文件(或我们自己的自定义数据集配置文件)中格式正确且描述正确。
· 数据集配置文件包括训练和验证数据的路径以及类别的数量。
配置模型
· 模型配置文件(例如，yolov10s.yaml)包含我们正在训练的 YOLOv10 变体特定设置，包括架构和初始权重。
运行训练命令
· 使用上面提供的命令开始训练过程。根据我们的硬件能力和训练要求调整 epochs、batch、imgsz 和 device 等参数。
监测和评估
· 在训练期间，如果可用，请通过日志或可视化工具监控进度。
· 训练后，在验证集上评估模型性能以确保其符合我们的期望。
使用Yolo10进行实时在线物体检测的Demo案例：
Python
1
import cv2
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10("yolov10s.pt")
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model.predict(frame)
for result in results:
boxes = result.boxes
for box in boxes:
x1,y1,x2,y2 = map(int, box.xyxy[0])
cls = int(box.cls[0])
conf = float(box.conf[0])
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{model.names[cls]} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('YOLOv10', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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