随着深度学习技术的飞速发展，实时目标检测技术已成为计算机视觉领域的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列作为其中的佼佼者，凭借其高效的性能和卓越的准确度，一直受到广泛关注。在YOLO系列中，YOLOv8和YOLOv10作为最新的迭代版本，各自在实时目标检测领域取得了显著的进步。本文将对YOLOv10与YOLOv8进行详细的对比，分析两者的特点、改进以及在实际应用中的性能差异。
一、YOLOv8与YOLOv10的概述
YOLOv8和YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，均继承了YOLO系列实时、准确的特点，并在网络结构、训练流程和特征提取能力等方面进行了优化和改进。YOLOv8以其高帧率（FPS）和准确度赢得了广泛赞誉，而YOLOv10则通过无NMS训练的持续双重分配策略和全面的效率-准确性驱动模型设计策略，进一步提升了性能和效率。
二、YOLOv8的特点与优势
YOLOv8作为YOLO系列的重要更新，具有以下特点和优势：
实时性能：YOLOv8继承了YOLO系列的实时检测特性，即使在较低的硬件配置上也能达到很高的帧率（FPS）。这使得YOLOv8在实时应用场景中具有很高的竞争力。
高准确度：通过更深更复杂的网络结构和改进的训练技巧，YOLOv8在保持高速度的同时，也大幅提高了检测的准确度。这使得YOLOv8在多个标准数据集上达到了前所未有的检测性能。
多尺度预测：YOLOv8引入了改进的多尺度预测技术，可以更好地检测不同大小的对象。这使得YOLOv8在应对复杂场景和多样化目标时更具优势。
以下是一个基于YOLOv8的模型加载和推理的示例代码：
python import torch from ultralytics import YOLOv8 # 加载预训练模型 model = YOLOv8("yolov8s.pt") # 加载YOLOv8s模型 # 读取图像并进行预处理 img = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 模拟一个3通道、640x640的随机图像 results = model(img) # 对图像进行推理 # 输出检测结果 for det in results.xyxy[0]: # 遍历检测结果 print(f"类别: {det.cls}, 置信度: {det.conf}, 边界框: {det.xyxy}")
三、YOLOv10的改进与创新
YOLOv10在YOLOv8的基础上进行了多项改进和创新，主要包括：
无NMS训练的持续双重分配策略：通过为无NMS的YOLOs提出一种持续双重分配策略，解决了后处理中的冗余预测问题，同时消除了推理过程中对NMS的需求，从而在保持高效率的同时获得了竞争性的性能。
全面的效率-准确性驱动模型设计策略：从效率和准确性两个角度全面优化了YOLOs的各个组件，大大降低了计算开销并增强了模型能力。这使得YOLOv10在各种模型规模下均达到了最先进的性能和效率。
四、YOLOv10与YOLOv8的性能对比
在实际应用中，YOLOv10相较于YOLOv8在多个方面均展现出了更优越的性能。例如，在COCO数据集上，YOLOv10-S在相似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数和浮点运算量（FLOPs）减少了2.8倍。与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在相同性能下延迟减少了46%，参数减少了25%。这些数据充分证明了YOLOv10在实时目标检测领域的领先地位。
五、总结与展望
YOLOv8和YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，在实时目标检测领域均取得了显著的进步。YOLOv8以其高帧率和高准确度赢得了广泛赞誉，而YOLOv10则通过无NMS训练的持续双重分配策略和全面的效率-准确性驱动模型设计策略进一步提升了性能和效率。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们有理由相信YOLO系列将在实时目标检测领域继续发挥重要作用。
