“开箱”清华YOLOv10！让性能效率双双登顶的秘诀是什么？

一刻也没有为YOLOv9的“过气”哀悼，下一个来到战场的是YOLOv10！

在相同性能情况下，清华接手的YOLOv10延迟减少46%，参数减少25%，实现了性能效率双提升！

YOLOv10的目标检测示例。推理分辨率为384x640

无可争议的， YOLOv10被认为是计算机视觉领域的突破性框架，是目标检测领域速度和精度的SOTA算法！ 预计今年将在自动驾驶、工业缺陷检测等多个领域有大量的落地应用，因此学习并掌握YOLOv10就显得迫在眉睫！

6月13日 ，深度之眼邀请了计算机视觉资深算法工程师Zhang老师为我们带来—— 《YOLOV10算法原理及项目实战》 ，深入讲解新标杆YOLOv10的核心算法和项目落地， 2小时就能让你迅速上手实战，活学活用！

6节课仅需 10元
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课程大纲：

✅算法精讲 包含网络结构、无NMS设计、空间通道解耦、自注意力等核心创新点。

✅ 项目落地 中，选择工业缺陷检测和自动驾驶中交通参与者人机非检测（行人、机动车、非机动车）两个热门领域进行项目实战，包含数据标注、预处理、模型训练、模型评估及模型推理全流程。

• 第一节课：YOLOV10网络结构及搭建
• 第二节课：损失函数和算法细节原理
• 第三节课：核心算法代码实现
• 第四节课：工业缺陷检测和人机非检测项目实战
• 第五节课：数据标注与预处理
• 第六节课：模型训练、精度验证、模型推理

老师介绍：

Zhang老师

🧑‍🎓模式识别本硕，计算机视觉资深算法工程师。

🥇深耕机器视觉多年，在人脸识别，检测分割、车道线识别领域有成功落地项目经验。

🥇参加多项自然基金项目课题研究，发表计算机视觉领域论文3篇，已授权发明专利3项。

上课时间：