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YOLOv10架构

YOLOv10的架构主要由 主干网络、特征金字塔和预测头 三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。特征金字塔模块使用多尺度特征融合技术，提高对不同大小目标的检测效果。预测头则负责生成最终的检测结果。这种结构设计使得YOLOv10在保持高效率的同时，能够有效处理各种尺度的目标，为后续的改进奠定了基础。

检测性能

在探讨YOLOv10的性能提升之前，我们需要了解其在目标检测领域的卓越表现。MHAF-YOLO作为YOLOv10的核心改进，在COCO数据集上取得了显著成果：

• AP值 ：48.9%

• 参数数量 ：7.1M

与YOLO11s相比，MHAF-YOLO不仅参数减少了24.4%，而且性能提升了1.9%。这一突破性进展不仅体现在精度上，还在 实例分割和旋转目标检测 方面展现出卓越的泛化能力。MHAF-YOLO的成功，为YOLO系列在多任务处理和复杂场景下的应用奠定了坚实基础，标志着目标检测技术的又一次重大飞跃。

设计动机

在探讨MHAF的设计动机之前，