yolov10+bytetrack 实现目标跟踪实现

作品简介

​详细实现细节见文章

yolov10+bytetrack的目标跟踪实现-CSDN博客


此次yolov10+bytetrack不论是准确率还是稳定性，再次超越了之前的yolo+bytetrack系列。    

yolov10介绍——实时端到端物体检测

        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。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。

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概述

实时物体检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于这项研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构上的低效阻碍了最佳性能的实现。YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入一致的双重分配和以效率-准确性为导向的整体模型设计策略，解决了这些问题。

YOLOv10 的结构建立在以前YOLO 模型的基础上，同时引入了几项关键创新。模型架构由以下部分组成：

  1. 主干网YOLOv10 中的主干网负责特征提取，它使用了增强版的 CSPNet（跨阶段部分网络），以改善梯度流并减少计算冗余。
  2. 颈部颈部设计用于汇聚不同尺度的特征，并将其传递到头部。它包括 PAN（路径聚合网络）层，可实现有效的多尺度特征融合。
  3. 一对多头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。
  4. 一对一磁头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，无需 NMS，从而减少延迟并提高效率。

主要功能

  1. 无 NMS 训练：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。
  2. 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。
  3. 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。

型号

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。

性能

在准确性和效率方面，YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如，在 COCO 数据集上，YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍，而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，延迟减少了 46%，参数减少了 25%。

模型 输入尺寸 APval FLOP (G) 延迟（毫秒） YOLOv10-N 640 38.5 6.7 1.84 YOLOv10-S 640 46.3 21.6 2.49 YOLOv10-M 640 51.1 59.1 4.74 YOLOv10-B 640 52.5 92.0 5.74 YOLOv10-L 640 53.2 120.3 7.28 YOLOv10-X 640 54.4 160.4 10.70 使用TensorRT FP16 在 T4GPU 上测量的延迟。

方法

一致的双重任务分配，实现无 NMS 培训

YOLOv10 采用双重标签分配，在训练过程中将一对多和一对一策略结合起来，以确保丰富的监督和高效的端到端部署。一致匹配度量使两种策略之间的监督保持一致，从而提高了推理过程中的预测质量。

效率-精度驱动的整体模型设计

提高效率

  1. 轻量级分类头：通过使用深度可分离卷积，减少分类头的计算开销。
  2. 空间信道解耦向下采样：将空间缩减与信道调制解耦，最大限度地减少信息损失和计算成本。
  3. 梯级引导程序块设计：根据固有阶段冗余调整模块设计，确保参数的最佳利用。

精度提升

  1. 大核卷积扩大感受野，增强特征提取能力。
  2. 部分自我关注（PSA）：纳入自我关注模块，以最小的开销改进全局表征学习。

实验和结果

YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试，显示出卓越的性能和效率。与以前的版本和其他当代探测器相比，YOLOv10 在延迟和准确性方面都有显著提高。

比较

​编辑​与其他最先进的探测器相比：

  • YOLOv10-S / X 比RT-DETR-R18 / R101 快 1.8 倍 / 1.3 倍，精度相似
  • 在精度相同的情况下，YOLOv10-B 比 YOLOv9-C 减少了 25% 的参数，延迟时间缩短了 46%
  • YOLOv10-L / X 的性能比YOLOv8-L / X 高 0.3 AP / 0.5 AP，参数少 1.8× / 2.3×

以下是 YOLOv10 变体与其他先进机型的详细比较：


yolov10结合bytetrack实现目标跟踪

        此次yolov10的出现，将把yolov10和目标跟踪SOTA：bytetrack进行结合，实现更快，更准，更细致的跟踪。

效果展示

训练与预测

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UI设计

将本次的实验使用pyqt打包，方便体验​编辑


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创作时间：