突出：

• YOLOv10 是最先进的实时对象检测模型。
• NVIDIA Jetson Orin 是一个功能强大的嵌入式平台，用于实时对象检测。
• Jetson-examples 是一个工具包，旨在在 NVIDIA Jetson 设备上部署容器化应用程序，包括计算机视觉和生成式 AI。

YOLOv10 简介

YOLOv10 由清华大学的研究人员开发，引入了一种革命性的实时对象检测方法，解决了以前 YOLO 版本在后处理和模型架构方面的局限性。通过消除非极大值抑制 （NMS） 和优化各种模型组件，YOLOv10 在不同模型尺度上实现了最先进的性能和效率。例如，COCO 上的 YOLOv10-S 比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时将参数和 FLOP 降低了 2.8 倍。与 YOLOv9-C 相比，YOLOv10-B 在性能相同的情况下，延迟降低 46%，参数降低 25%。

模型架构和性能

YOLOv10 从 YOLOv8 中被选中，因为它具有值得称道的延迟-精度平衡和各种模型大小的可用性，它利用一致的双重分配来实现无 NMS 训练和整体效率准确性驱动的模型设计。这种方法提高了 YOLOv10 模型的效率和准确性。

主要比较：

YOLOv10：YOLOv10 设计为实时端到端对象检测模型，其速度明显优于其前身。它在 COCO 数据集等基准上实现了高性能，同时保持了较少的参数数量，从而提高了其效率。

YOLOv8：YOLOv8 由 Ultralytics 开发，以其最先进的对象检测和图像分割功能而闻名。它在各种计算机视觉任务的准确性和稳健性方面表现出色，但速度无法与 YOLOv10 相提并论。

速度和效率：

YOLOv10：它的优化使其能够更快地处理图像，使其成为实时应用程序的理想选择。这种速度优势是在不显著增加参数的情况下实现的，从而确保模型保持轻量级和高效。

YOLOv8：虽然效率很高，但它更注重高精度和健壮性，有时以牺牲处理速度为代价。

YOLOv10 是如何实现如此快速的？

主要特点：

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。

整体模型设计：从效率和精度角度对组件进行全面优化，包括轻量级分类头、空间通道解耦采样和等级导向块设计。

增强的模型功能：整合大核卷积和部分自我注意模块，以提高性能，而不会产生显著的计算成本。

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Jetson-example 提供单线部署项目和边缘 AI 应用程序，包括 Ollama 和 Llama3 等生成式 AI 模型，以及 YOLOv8 和 YOLOv10 等计算机视觉模型。我们已经为您预先配置了所有环境，以启用项目的单命令部署。

使用 jetson-examples 进行部署：https://github.com/Seeed-Projects/jetson-examples/blob/main/reComputer/scripts/yolov10/README.md

入门步骤：

1. 从 Seeed 获取 Jetson Orin 设备;我们的全系统设备是使用 Jetpack 预先构建的。
2. 使用以下命令安装 jetson-examples 工具包： 。pip3 install jetson-examples
3. 运行 YOLOv10 模型。
4. 通过 Web UI 检查实时推理结果。

注意：为了获得自定义模型的最佳性能，我们强烈建议使用 TensorRT 来加速模型，以适应物理世界中的任务要求。了解如何在 Jetson 上使用 TensorRT 和 DeepStream SDK 支持：使用 DeepStream SDK 的 TensorRT。

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