How does the NMS-free approach in YOLOv10 improve performance?
YOLOv10 macht die Nicht-Maximum-Unterdrückung (NMS) während der Inferenz überflüssig, indem es konsistente duale Zuweisungen für das Training verwendet. Dieser Ansatz reduziert die Inferenzlatenz und erhöht die Effizienz der Vorhersage. Die Architektur beinhaltet auch einen Eins-zu-Eins-Kopf für die Inferenz, der sicherstellt, dass jedes Objekt eine einzige beste Vorhersage erhält. Eine ausführliche Erklärung findest du im Abschnitt Konsistente Doppelzuweisungen für NMS-freies Training.