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1. 写在前面
很多人YOLOv9还没有完全研究透，YOLOv10出来了。
惊不惊喜，意不意外！
据论文里提到，YOLOv10就是为了加速推理，在保证精度的同时，降低参数量，减小计算量。就冲这，还没有研究YOLOv9的同学们，直接跳过吧。
先说一句，如果大家不想动手，请不要客气，直接找我拿改动过的代码。
2. 值得关注的点
论文提到，YOLOv10的研究团队为 YOLO 提出了整体效率 - 准确率驱动的模型设计策略，从效率和准确率两个角度全面优化 YOLO 的各个组件，大大降低了计算开销并增强了模型能力。研究过ELAN的同学有没有似曾相识的感觉，通过预设某种策略来设计网络，听上去和理解上去都很玄学，但是，对于我们这种本着用好就可以的同学，有用就是硬道理。
此外，通过大量实验表明，YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B 的延迟减少了 46%，参数减少了 25%。再一次划重点，可以先跨过YOLOv9，直接开搞YOLOv10。
通过消除NMS的依赖性，通过利用空间通道解耦下采样和排序指导的模块设计优化模型架构设计，YOLOv10在实时端到端目标检测领域具有重要意义。
3. 训练自己的数据集
（1）构造训练集
YOLOv10所需要的训练数据集制式和YOLOv8、YOLOv9都是一样的，因此只要构建过YOLOv8、YOLOv9训练数据集的同学应该不会感觉到难。
如果有对数据集制作有疑问的同学，可以私信我。
（2）做一些微小的改动
YOLOv10的训练工作在开头的时候有些难，尤其是如果大家在README.md文件中看到如下内容的时候。
不要担心，你只需要改动几个文件的几行代码，就可以以更轻松、更优雅的姿势开启训练。
第一步，修改配置文件
修改ultralytics\cfg\default.yaml文件，设置好model和data，如下所示。
第二步，添加训练入口
在ultralytics\models\yolov10\train.py文件中添加训练入口，具体的就是构建一个YOLOv10DetectionTrainer，然后开始训练。具体代码参考如下。
请注意，以下图中有两点需要注意。
M0：添加路径；
M1：添加训练入口；
第三步，开始训练吧
进入./yolov10-main/ultralytics/models/yolov10路径。
执行python3 train.py开始训练吧。
4. 阅读代码的小建议
YOLOv10和YOLOv8的代码结构略有相似。
我们将整个代码结构划分为三条线，分别是Trainer、Model和YOLO。其实Model线和YOLO线是一样的，都是构建模型相关的东西。Trainer则是构建训练相关的内容。
Trainer的继承关系
BaseTrainer - > DetectionTrainer -> YOLOv10DetectionTrainer
通过实例化YOLOv10DetectionTrainer，来构建整体的训练脉络。
Model的继承关系
task.py: BaseModel(nn.Module)
task.py: DetectionModel(BaseModel)
task.py: YOLOv10DetectionModel(DetectionModel)
YOLO的继承关系
engine/model.py: class Model(nn.Module)
yolo/model.py: class YOLO(Model)
yolov10/model.py: class YOLOv10(YOLO)
在YOLOv10DetectionTrainer中重载了get_model接口，用来实例化一个YOLOv10DetectionModel对象，开启训练。
标签：py,训练,YOLO,YOLOv9,YOLOv10,初探,Model From： https://blog.csdn.net/tecsai/article/details/139308065