conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
#cd到yolov10的目录下
pip install -r requirements.txt -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install -e .

3、模型预测

安装完成之后，我们简单执行下推理命令测试下效果，默认读取yolov10-main/ultralytics/assets文件夹下的所有图像：

yolo predict model=yolov10s.pt

或者使用脚本



from ultralytics import YOLOv10
import glob
import os
import numpy as np
import cv2

classes = {
    0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus',
    6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant',
    11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat',
    16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear',
    22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag',
    27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard',
    32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove',
    36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle',
    40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl',
    46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli',
    51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake',
    56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table',
    61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard',
    67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink',
    72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors',
    77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'
}
class Colors:
    """Ultralytics color palette https://ultralytics.com/."""

    def __init__(self):
        """Initialize colors as hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values()."""
        hexs = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB',
                '2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7')
        self.palette = [self.hex2rgb(f'#{c}') for c in hexs]
        # print(self.palette)
        self.n = len(self.palette)

    def __call__(self, i, bgr=False):
        """Converts hex color codes to rgb values."""
        c = self.palette[int(i) % self.n]
        return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c

    @staticmethod
    def hex2rgb(h):  # rgb order (PIL)
        return tuple(int(h[1 + i:1 + i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))


colors = Colors()  # create instance for 'from utils.plots import colors'

imgpath = r'D:\Yolov10\yolov10-main\yolov10-detect\test2'
modelpath = r'D:\Yolov10\yolov10-main\yolov10-detect\yolov10s.pt'
save_dir = imgpath + '_Rst'
os.makedirs(save_dir,exist_ok=True)
model = YOLOv10(modelpath)

imgs = glob.glob(os.path.join(imgpath,'*.jpg'))
for img in imgs:
    imgname = img.split('\\')[-1]
    frame = cv2.imread(img)
    results = model.predict(img)[0]
    # results = model(img)

    for box in results.boxes:
        # print(box)
        xyxy = box.xyxy.squeeze().tolist()
        x1, y1, x2, y2 = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])
        c, conf = int(box.cls), float(box.conf)
        name = classes[c]
        color = colors(c, True)
        cv2.rectangle(frame, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), color, thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
        cv2.putText(frame, f"{name}: {conf:.2f}", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color,
                    2)
    # cv2.imshow('image', frame)
    # cv2.waitKey(0)
    cv2.imwrite(save_dir+'\\'+imgname,frame)

运行结果如下：

4、onnxruntime测试

（1）onnx模型转换

yolo export model=yolov10s.pt format=onnx opset=13 simplify

运行后会在文件yolov10s.pt存放路径下生成一个的yolov10s.onnxONNX模型文件

可以通过这个网站Netron查看导出的节点信息：

（2）模型推理

通过 Ultralytics 框架测试下能否正常推理：

yolo predict model=yolov10s.onnx

或者使用推理脚本

import glob
import os
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort


classes = {
    0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus',
    6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant',
    11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat',
    16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear',
    22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag',
    27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard',
    32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove',
    36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle',
    40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl',
    46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli',
    51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake',
    56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table',
    61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard',
    67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink',
    72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors',
    77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'
}
class Colors:
    """Ultralytics color palette https://ultralytics.com/."""

    def __init__(self):
        """Initialize colors as hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values()."""
        hexs = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB',
                '2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7')
        self.palette = [self.hex2rgb(f'#{c}') for c in hexs]
        # print(self.palette)
        self.n = len(self.palette)

    def __call__(self, i, bgr=False):
        """Converts hex color codes to rgb values."""
        c = self.palette[int(i) % self.n]
        return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c

    @staticmethod
    def hex2rgb(h):  # rgb order (PIL)
        return tuple(int(h[1 + i:1 + i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))


colors = Colors()  # create instance for 'from utils.plots import colors'


def letterbox(
        im,
        new_shape,
        color=(114, 114, 114),
        auto=False,
        scaleFill=False,
        scaleup=True,
        stride=32,
):
    """
    Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints
    Returns:
        im (array): (height, width, 3)
        ratio (array): [w_ratio, h_ratio]
        (dw, dh) (array): [w_padding h_padding]
    """
    shape = im.shape[:2]  # current shape [height, width]
    if isinstance(new_shape, int):  # [h_rect, w_rect]
        new_shape = (new_shape, new_shape)

    # Scale ratio (new / old)
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
    if not scaleup:  # only scale down, do not scale up (for better val mAP)
        r = min(r, 1.0)

    # Compute padding
    ratio = r, r  # wh ratios
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))  # w h
    dw, dh = (
        new_shape[1] - new_unpad[0],
        new_shape[0] - new_unpad[1],
    )  # wh padding

    if auto:  # minimum rectangle
        dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh padding
    elif scaleFill:  # stretch
        dw, dh = 0.0, 0.0
        new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])  # [w h]
        ratio = (
            new_shape[1] / shape[1],
            new_shape[0] / shape[0],
        )  # [w_ratio, h_ratio]

    dw /= 2  # divide padding into 2 sides
    dh /= 2
    if shape[::-1] != new_unpad:  # resize
        im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
    im = cv2.copyMakeBorder(
        im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color
    )
    return im, ratio, (dw, dh)


def rescale_coords(boxes, image_shape, input_shape):
    image_height, image_width = image_shape
    input_height, input_width = input_shape

    scale = min(input_width / image_width, input_height / image_height)

    pad_w = (input_width - image_width * scale) / 2
    pad_h = (input_height - image_height * scale) / 2

    boxes[:, [0, 2]] = (boxes[:, [0, 2]] - pad_w) / scale
    boxes[:, [1, 3]] = (boxes[:, [1, 3]] - pad_h) / scale

    boxes[:, [0, 2]] = np.clip(boxes[:, [0, 2]], 0, image_width)
    boxes[:, [1, 3]] = np.clip(boxes[:, [1, 3]], 0, image_height)

    return boxes.astype(int)


def preprocess(image, input_shape):
    # Resize
    input_img = letterbox(image, input_shape)[0]
    # Transpose
    input_img = input_img[..., ::-1].transpose(2, 0, 1)
    # Expand
    input_img = input_img[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32)
    # Contiguous
    input_img = np.ascontiguousarray(input_img)
    # Norm
    blob = input_img / 255.0
    return blob


def postprocess(outs, conf_thres, image_shape, input_shape):
    # Filtered by conf
    outs = outs[outs[:, 4] >= conf_thres]

    # Extract
    boxes = outs[:, :4]
    scores = outs[:, -2]
    labels = outs[:, -1].astype(int)

    # Rescale
    boxes = rescale_coords(boxes, image_shape, input_shape)

    return boxes, scores, labels


def main():
    conf_thres = 0.25
    input_shape = (640, 640)
    image_path = r'D:\Yolov10\yolov10-main\ultralytics\assets'
    save_path = image_path + '_Rst'
    os.makedirs(save_path,exist_ok=True)
    model_path = r'D:\Yolov10\yolov10-main\yolov10-detect\yolov10s.onnx'

    ort_model = ort.InferenceSession(model_path)
    imgs = glob.glob(os.path.join(image_path,'*.jpg'))
    imgs.sort()
    for img in imgs:
        imgname = img.split('\\')[-1]
        # Preprocess
        im0 = cv2.imread(img)
        image_shape = im0.shape[:2]
        blob = preprocess(im0, input_shape)

        # Inference
        outs = ort_model.run(None, {'images': blob})[0][0]

        # Postprocess
        boxes, scores, labels = postprocess(outs, conf_thres, image_shape, input_shape)

        # 保存结果
        for label, score, box in zip(labels, scores, boxes):
            label_text = f'{classes[label]}: {score:.2f}'
            color = colors(label,True)
            cv2.rectangle(im0, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color, thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
            cv2.putText(im0, label_text, (box[0], box[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

        # cv2.imshow('image', im0)
        # cv2.waitKey(0)
        cv2.imwrite(save_path+'\\'+imgname, im0)


if __name__ == '__main__':
    main()

参考：YOLOv10 正式发布！原理、部署、应用一站式齐全-CSDN博客

YOLOv10YOLO深度学习人工智能

https://www.dkcj.cn/info/8099.html

Yolov11-detect训练自己的数据集

至此，整个YOLOv11的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

编程日记2024/11/14 15:00:04

YOLOv10训练自己的数据集

至此，整个YOLOv10的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

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编程日记2024/02/04 13:00:04

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至此，整个训练预测阶段完成。此过程同样可以在linux系统上进行，在数据准备过程中需要仔细，保证最后得到的数据准确，最好是用显卡进行训练。有问题评论区见！

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2023年我想大家讨论最多，热度最大的技术领域就是 AIGC 了，AI绘画的兴起，ChatGPT的火爆，在微软背后推手的 OpenAI 大战 Google几回合后，国内各种的大语言模型产品也随之各家百花齐放，什么文心一言、通义千问、科大讯飞的星火以及华为的盘古等等，一下子国内也涌现出几十种人工智能的大语言模型产品。ChatGPT 爆火之后，你是否有冷静的思考过 AIGC 的兴起对我们有哪些机遇与挑战？我们如何将AI 应用到我们现有的工作学习中？_aigc k8s

编程日记2024/01/01 10:04:22

神经网络中的分位数回归和分位数损失

分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。作者：Shiro Matsumoto。

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鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。

编程日记2023/12/28 22:30:03

深度学习知识点全面总结

深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。神经网络的计算主要有两种：前向传播（foward propagation, FP）作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果；

编程日记2023/12/28 22:00:02

为什么深度学习神经网络可以学习任何东西

尽管如此，神经网络在处理一些对计算机而言极具挑战性的任务上表现出色，特别是在需要直觉和模糊逻辑的领域，如计算机视觉和自然语言处理，神经网络已经彻底改变了这些领域的面貌。在探讨神经网络如何学习的过程中，我们首先遇到了一个基本问题：如果我们不完全知道一个函数的形式，只知道它的部分输入和输出值，我们能否对这个函数进行逆向工程？重要的是，只要知道了这个函数，就可以针对任意输入x计算出对应的输出y。一种简单而有力的思考世界的方式，通过结合简单的计算，我们可以让计算机构造任何我们想要的功能，神经网络，从本质上讲，

编程日记2023/12/28 11:32:19

如何使用JuiceSSH实现手机端远程连接Linux服务器

处于内网的虚拟机如何被外网访问呢?如何手机就能访问虚拟机呢?cpolar+JuiceSSH 实现手机端远程连接Linux虚拟机(内网穿透,手机端连接Linux虚拟机)

编程日记2023/12/26 09:08:31

深度学习与神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始数据，隐藏层负责处理这些数据，而输出层则将处理后的结果输出。

编程日记2023/12/25 23:30:02

程序，进程，线程，超线程之间的联系和区别

当我们谈到计算机程序的执行时，经常会涉及到“程序”，“进程”，“线程”和“超线程”这些概念。通过理解这些概念及其之间的联系和区别，可以帮助我们更好地理解计算机程序的执行方式和并发处理机制。来源：6547网 http://www.6547.cn/blog/442。

编程日记2023/12/25 15:39:32

绝地求生电脑版的最低配置要求？

更好的方式是通过官方的渠道购买游戏账号，并遵守游戏的规则和使用协议，以保证自己的游戏体验和账号安全性。但请注意，游戏的配置要求可能随着游戏的更新而有所改变，建议您在购买或升级电脑时，参考官方的配置要求以获得最佳游戏体验。如果您的电脑配备了更高性能的处理器，游戏的运行体验将更为流畅。绝地求生是一款较为复杂的游戏，需要较大的内存来加载游戏资源并确保游戏的流畅运行。所以在安装游戏之前，确保您的电脑有足够的存储空间。这些推荐配置可以使您在绝地求生中获得更高的帧率和更好的画面表现，提供更加顺畅和逼真的游戏体验。

编程日记2023/12/25 10:14:22

labelme安装与使用教程（内附一键运行包和转格式代码）

Labelme是一个开源的图像标注工具，由麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发。它主要用于创建计算机视觉和机器学习应用所需的标记数据集。LabelMe让用户可以在图片上标注对象和区域，为机器学习模型提供训练数据。它支持多种标注类型，如矩形框、多边形和线条等。它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。

编程日记2023/12/24 22:51:03

讲解mtrand.RandomState.randint low ＞= high

第一个例子生成了一个介于 0 和 10 之间（不包括 10）的随机整数，而第二个示例生成了一个形状为 (3, 2) 的二维数组，其中的元素是介于 1 和 100 之间（不包括 100）的随机整数。这样，我们就可以在实际的密码重置场景中使用 generate_reset_code() 函数来生成一个随机验证码，并将其发送给用户进行密码重置操作。这段代码的预期目标是生成一个范围为 [low, high) 的随机整数，即在 5 到 3 之间（不包括 3）生成一个整数。的问题，并生成所需范围内的随机整数。

编程日记2023/12/23 20:30:10

YOLOv10环境搭建、模型预测和ONNX推理

1、开源代码、模型下载

2、环境配置