YOLOv10 избавляет тебя от необходимости подавления не-максимума (NMS) во время вычислений благодаря использованию последовательных двойных назначений для обучения. Такой подход уменьшает задержку в выводах и повышает эффективность предсказаний. Архитектура также включает в себя головку "один к одному" для вывода, гарантируя, что каждый объект получит единственное наилучшее предсказание. Подробное объяснение смотри в разделе Consistent Dual Assignments for NMS-Free Training.