最新！yolov10+deepsort的目标跟踪实现

本文主要是介绍最新！yolov10+deepsort的目标跟踪实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

yolov10介绍——实时端到端物体检测

概述

主要功能

型号

性能

方法

一致的双重任务分配，实现无 NMS 培训

效率-精度驱动的整体模型设计

提高效率

精度提升

实验和结果

比较

deepsort介绍：

yolov10结合deepsort实现目标跟踪

效果展示

训练与预测

UI设计

其他功能展示

完整代码实现+UI界面

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

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

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：

模型	参数 (M)	FLOPs (G)	mAPval 50-95	延迟 （毫秒）	延迟-前向 （毫秒）
YOLOv6-3.0-N	4.7	11.4	37.0	2.69	1.76
金色-YOLO-N	5.6	12.1	39.6	2.92	1.82
YOLOv8-N	3.2	8.7	37.3	6.16	1.77
YOLOv10-N	2.3	6.7	39.5	1.84	1.79
YOLOv6-3.0-S	18.5	45.3	44.3	3.42	2.35
金色-YOLO-S	21.5	46.0	45.4	3.82	2.73
YOLOv8-S	11.2	28.6	44.9	7.07	2.33
YOLOv10-S	7.2	21.6	46.8	2.49	2.39
RT-DETR-R18	20.0	60.0	46.5	4.58	4.49
YOLOv6-3.0-M	34.9	85.8	49.1	5.63	4.56
金色-YOLO-M	41.3	87.5	49.8	6.38	5.45
YOLOv8-M	25.9	78.9	50.6	9.50	5.09
YOLOv10-M	15.4	59.1	51.3	4.74	4.63
YOLOv6-3.0-L	59.6	150.7	51.8	9.02	7.90
金色-YOLO-L	75.1	151.7	51.8	10.65	9.78
YOLOv8-L	43.7	165.2	52.9	12.39	8.06
RT-DETR-R50	42.0	136.0	53.1	9.20	9.07
YOLOv10-L	24.4	120.3	53.4	7.28	7.21
YOLOv8-X	68.2	257.8	53.9	16.86	12.83
RT-DETR-R101	76.0	259.0	54.3	13.71	13.58
YOLOv10-X	29.5	160.4	54.4	10.70	10.60

deepsort介绍：

        请移步到我之前的文章有详细的关于deepsort内容的介绍。

两万字深入浅出yolov5+deepsort实现目标跟踪，含完整代码， yolov，卡尔曼滤波估计，ReID目标重识别，匈牙利匹配KM算法匹配_yolov5 deepsort-CSDN博客

yolov10结合deepsort实现目标跟踪

        此次yolov9的出现，将把yolov9和目标跟踪SOTA：deepsort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

UI设计

将本次的实验使用pyqt打包，方便体验

其他功能展示

其他功能演示参考yolov5+deepsort文章

两万字深入浅出yolov5+deepsort实现目标跟踪，含完整代码， yolov，卡尔曼滤波估计，ReID目标重识别，匈牙利匹配KM算法匹配_yolov5 deepsort-CSDN博客

完整代码实现+UI界面

视频，笔记和代码,以及注释都已经上传网盘，放在主页置顶文章

这篇关于最新！yolov10+deepsort的目标跟踪实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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