YOLOv10は、トレーニングに一貫したデュアル割り当てを採用することで、推論中の非最大抑制（NMS）の必要性を排除している。このアプローチにより、推論の待ち時間が短縮され、予測効率が向上する。また、このアーキテクチャには推論用の1対1ヘッドが含まれており、各オブジェクトが単一の最良予測を得ることを保証します。詳細な説明については、「NMS-Freeトレーニングのための一貫したデュアル割り当て」のセクションを参照してください。