YOLOv10 élimine la nécessité d'une suppression non maximale (NMS) pendant l'inférence en employant des affectations doubles cohérentes pour la formation. Cette approche réduit la latence de l'inférence et améliore l'efficacité de la prédiction. L'architecture comprend également une tête biunivoque pour l'inférence, garantissant que chaque objet obtient une seule et unique meilleure prédiction. Pour une explication détaillée, voir la section Affectations doubles cohérentes pour une formation sans NMS.