yolov8v10论文
时间: 2025-04-30 19:44:17 浏览: 22
目前并未提及 YOLOv8v10 的具体存在形式或官方发布情况。根据已知的信息,YOLO 系列算法确实经历了多个版本的迭代和发展,其中最新的提到的是 YOLOv10[^2]。然而,在公开资料中并没有明确指出有名为 YOLOv8v10 的特定版本。
如果用户希望获取有关 YOLOv10 的技术文档或者论文 PDF,可以参考以下方法:
### 获取方式
#### 1. **访问官方资源**
如果 YOLOv10 已被合并至 Ultralytics 官方项目,则可以直接查看 Ultralytics GitHub 页面以及其相关文档链接寻找更多信息。
- Ultralytics GitHub 地址:https://github.com/ultralytics/yolov5 (注意实际名称可能仍为 `yolov5`)
#### 2. **查阅学术平台**
对于正式发布的模型及其对应的论文,通常会上传到 Arxiv 或其他知名学术网站供研究人员下载阅读。可以通过搜索引擎输入关键词如 “YOLOv10 paper” 来定位相关内容。
#### 3. **社区讨论与论坛**
像 Reddit、Stack Overflow 和一些专注于计算机视觉的技术博客也可能分享了关于新版本 YOLO 的见解和技术细节。这些地方有时甚至早于官方文档提供了一些初步实现思路和教程[^3]。
以下是基于 Python 实现的一个简单示例来展示如何通过代码加载预训练权重并执行推理过程(假设使用的是标准 YOLO 架构):
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/model.pt') # 加载模型
results = model(source='image.jpg', conf=0.5) # 执行预测
for result in results:
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标
scores = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 获取置信度分数
labels = result.boxes.cls.cpu().numpy() # 获取类别标签
```
请注意上述路径需替换为您本地保存的实际文件位置。
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