YOLOv10 是 YOLO（You Only Look Once）系列中的最新版本，专注于
实时端到端目标检测。以下是关于 YOLOv10 的详细概述：
性能与效率：
YOLOv10 在各种模型规模下均达到了最先进的性能和效率。例如，
在 COCO 数 据 集 上 ， YOLOv10-S 在 相 似 的 平 均 精 度 （ AP ） 下 比
RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和浮点运算量（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%。
特点：
无 NMS 训练：YOLOv10 通过为无 NMS 的 YOLOs 提出一种持续双重分
配策略来解决后处理中的冗余预测问题。这种策略包括双重标签分配
和一致匹配度量，使得模型在训练过程中能够获得丰富而和谐的监督，
同时消除了推理过程中对 NMS 的需求。
全面的效率-准确度驱动模型设计：YOLOv10 对模型架构进行了全面
优化，提出了轻量级分类头、空间-通道解耦下采样和 rank 引导 block
设计，以减少计算冗余并实现更高效的架构。同时，为了提升准确度，
探索了大核卷积并提出了有效的部分自注意力模块。
目标检测流程：
YOLO 系列模型的主要特点是将目标检测问题转化为一个回归问题，
只需要一次前向传播就可以得到预测结果，因此速度很快。
