【YOLOv10基础[论文必备]】计算已训模型的FPS值、计算每张随机图片的平均推理时间

摘要大规模视觉预训练显著提高了大规模视觉模型的性能。现有的低FLOPs模型无法从大规模预训练中受益。在本文中，作者提出了一种新的设计原则，称为ParameterNet，旨在通过最小化FLOPs的增加来增加大规模视觉预训练模型中的参数数量。利用DynamicConv动态卷积将额外的参......

开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科......

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：yolov10，PCB板缺陷检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于yolov10的PCB板缺陷检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型......

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：基于yolov10的花卉识别检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于yolov10的花卉识别检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的......

一、文本介绍本文修改的模型是Deformable-DETR，在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA和SCDown模块。其中PSA是YOLOv10提出的一种高效的自注意力模块，为了避免注意力带来的巨额开销，本文将PSA应用于可变形编码器输入的最高层级特征图。SCConv是一种空间和通道解耦的卷积......

本改进已同步到YOLO-Magic框架！最近，高效的视觉Transformer在资源受限的设备上以低延迟表现出了出色的性能。传统上，它们在宏观层面上采用4×4的Patch嵌入和四阶段结构，而在微观层面上使用多头配置的复杂注意力机制。本文旨在通过内存高效的方式解决各个设计层面的计算冗余......

一、本文介绍本文记录的是改进YOLOv10的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑真实GT（GroundTruth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Sh......

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：基于yolov10的学生课堂行为检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于yolov10的学生课堂行为检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集......

摘要：河道漂浮物检测识别是指利用技术手段自动识别河流、湖泊等水体表面的漂浮垃圾或物体的过程。随着环境保护意识的增强和技术的进步，河道漂浮物检测已经成为水环境保护和管理的重要组成部分。这项技术的应用可以帮助及时发现污染源，采取措施清理漂浮物，从而保护水资源和生态环......

巨大的中世纪城镇环境，有数百个预制件，包括内部和外部、道具等等。更新：现在包括更密集城镇的“外墙”！中世纪城镇环境是一个庞大的环境包，有100多个预制件，还有许多预制和模块化的建筑，有内部和外部，多种门窗选择，以及大量的道具和额外的预制件。更新：现在包括用于更密集城镇和环境的......