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新建幼儿园网站如何做,温州seo服务,招投标 网站建设,学校网站建设企业过去几年中,由于 YOLO 在计算成本和检测性能之间的有效平衡,它已经成为实时目标检测领域的主要范式。然而,YOLO 依赖于非极大值抑制 (NMS) 进行后处理,这阻碍了 YOLO 的端到端部署,并对推理延迟产生了不利影响。 YOLO…

过去几年中,由于 YOLO 在计算成本和检测性能之间的有效平衡,它已经成为实时目标检测领域的主要范式。然而,YOLO 依赖于非极大值抑制 (NMS) 进行后处理,这阻碍了 YOLO 的端到端部署,并对推理延迟产生了不利影响。

YOLOv10 是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法,旨在解决之前 YOLO 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) 并优化各种模型组件,YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。

目前,「YOLOv10 实时端到端目标检测」已上线至 OpenBayes 公共教程中,无需输入任何命令,一键克隆即可立即开启目标检测。

公共教程地址:

https://go.openbayes.com/3zZCf

操作步骤

01

Demo 运行阶段

1. 登录 OpenBayes.com,在「公共教程」页面,选择「YOLOv10 实时端到端目标检测」。

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2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。

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3. 点击右下角「下一步:选择算力」。

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4. 页面跳转后,选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册,可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长!

小贝总专属邀请链接(直接复制到浏览器打开):

https://go.openbayes.com/9S6Dr

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5. 点击「继续执行」,等待分配资源,首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「API 地址」边上的跳转箭头,即可跳转至「YOLOv10 实时端到端目标检测」的页面。请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。

若超过 10 分钟仍处于「正在分配资源」状态,可尝试停止并重启容器;若重启仍无法解决,请在官网联系平台客服。

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02

效果演示阶段

1. 打开 YOLOv10 实时端到端目标检测 Demo 页面,上传一张照片,点击 Detect Objects,稍等片刻即可输出结果,可以看到它成功识别出了图中的小猫和小狗。

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新用户福利

* 注册福利:点击下方邀请链接注册,即可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费算力时长,永久有效! 

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* 活动福利:参与第二期创作者激励计划,即可赢得现金奖励!

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