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| 17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】 | 18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】 |
| 19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】 | 20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】 |
| 21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】 | 22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】 |
| 23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】 | 24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】 |
| 25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】 | 26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】 |
| 27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】 | 28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】 |
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| 31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】 | 32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】 |
| 33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】 | 34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】 |
| 35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】 | 36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】 |
| 37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】 | 38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】 |
| 39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】 | 40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】 |
| 41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】 | 42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】 |
| 43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】 | 44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】 |
| 45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】 | 46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】 |
| 47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】 | 48.【车辆检测追踪与流量计数系统】 |
| 49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】 | 50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】 |
| 51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】 | 52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】 |
二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~
引言
本文主要介绍如何使用YOLOv10训练自己的目标检测数据集并且进行模型的推理使用。本文所有代码及数据集都已打包好，供小伙伴们学习。需要的小伙伴可通过文末直接获取。
YOLOv10简介
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。并用大量实验证明，YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。YOLOv10与其他SOTA模型的性能对比如下：
亮点
- 无 NMS 设计：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。
模型介绍
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。
YOLOv10与v8结构对比
从结构上看添加了PSA和在C2f结构中添加了CBI结构。结构设计如下：
而且去掉了NMS：
下载源码
源码地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10
下载源码后解压，目录如下：
环境配置
使用conda 创建虚拟环境配置【输入命令前，需进入到项目目下】。命令如下：
conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
准备数据集
将需要训练的数据集，放入项目目录下，格式如下：
训练模型：
注意这个地方需要导入YOLOv10模块，不是YOLO模块。
训练代码如下：
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLOv10
# 模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v10/yolov10n.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolov10n.pt'if __name__ == '__main__':#加载预训练模型model = YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name)#训练模型results = model.train(data=data_yaml_path,epochs=150,batch=4,name='train_v10')
点击运行后开始训练,打印的网路结构如下：
模型推理
模型推理代码如下：
from ultralytics import YOLOv10# Load a pretrained YOLOv10n model
model = YOLOv10("yolov10n.pt")# Perform object detection on an image
# results = model("test1.jpg")
results = model.predict("test1.jpg")# Display the results
results[0].show()
运行后显示结果，会直接显示推理结果：
资料获取
关于本文的相关代码及数据集资料都已打包好，供需要的小伙伴们学习，获取方式如下：
关注文末名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，发送【YOLO】即可获取下载方式
