オンラインチュートリアル | 清華大学が強く推奨! YOLOv10 はより効率的なターゲット検出を実現します
YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、ここ数年でリアルタイム物体検出の分野における主要なパラダイムとなっています。ただし、YOLO は後処理に非最大抑制 (NMS) に依存しているため、YOLO のエンドツーエンド展開が妨げられ、推論遅延に悪影響を及ぼします。
YOLOv10 は、Ultralytics Python パッケージに基づいて清華大学の研究者によって開発されたリアルタイムのターゲット検出手法です。これは、以前の YOLO バージョンの後処理とモデル アーキテクチャの欠陥を解決するように設計されています。非最大抑制 (NMS) を排除し、さまざまなモデル コンポーネントを最適化することで、YOLOv10 は計算オーバーヘッドを大幅に削減しながら、最先端のパフォーマンスを実現します。
HyperAI Super Neural 公式 Web サイトでは、「YOLOv10 リアルタイム エンドツーエンド ターゲット検出」チュートリアルを公開しました。コマンドを入力する必要はなく、ワンクリックで複製するだけでターゲット検出をすぐに開始できます。
チュートリアルのアドレス:
デモの実行
1. hyper.ai にログインし、「チュートリアル」ページで「YOLOv10 リアルタイム エンドツーエンド ターゲット検出」を選択し、「このチュートリアルをオンラインで実行する」をクリックします。
2. ページがジャンプしたら、右上隅の「クローン」をクリックしてチュートリアルを独自のコンテナにクローンします。
3. 右下隅の「次へ: コンピューティング能力の選択」をクリックします。
4. ページがジャンプしたら、「NVIDIA GeForce RTX 4090」を選択し、「次へ: 確認」をクリックします。以下の招待リンクを使用して登録した新規ユーザーには 4 時間が与えられます RTX4090 + 5 時間の無料 CPU!
HyperAI ハイパーニューラルの専用招待リンク (ブラウザに直接コピーして開きます):
https://openbayes.com/console/signup?r=6bJ0ljLFsFh_Vvej
5. [続行] をクリックし、リソースが割り当てられるまで待ちます。最初のクローンには約 2 分かかります。ステータスが「実行中」に変わったら、「API アドレス」の横にあるジャンプ矢印をクリックして、「YOLOv10 リアルタイム エンドツーエンド ターゲット検出」ページにジャンプします。APIアドレスアクセス機能を利用するには実名認証が必要となりますのでご注意ください。
10 分以上「リソースを割り当てています」状態が続く場合は、コンテナを停止して再起動してみてください。再起動しても問題が解決しない場合は、公式 Web サイトのプラットフォーム カスタマー サービスにお問い合わせください。
効果実証
1. YOLOv10 リアルタイム エンドツーエンド オブジェクト検出デモ ページを開き、写真をアップロードし、[オブジェクトの検出] をクリックして少し待つと、写真内の子猫と子犬が正常に識別されたことがわかります。 。
最後に、興味のある友人は QR コードをスキャンして参加できる、オンラインの学術共有アクティビティをお勧めします。
