一种基于Yolo v10的高速小型化目标识别算法

本发明涉及一种基于Yolo v10的高速小型化目标识别算法，包括以下步骤：采用MobileNet V4的通用倒置瓶颈结构优化YOLO v10主干网络，通过深度可分离卷积和动态通道调整减少计算量；构建双向特征金字塔网络实现多尺度特征融合，引入可学习权重进行跨分辨率特征加权融合；部署端到端双重标签分配策略，通过双分支预测联合一对多监督与一对一匹配机制，替代传统非极大抑制后处理。本发明对于快速移动的小目标的检测识别具有更优的识别精度与更优的定位鲁棒性；优化了yolov10的冗余网络结构，采用端到端设计的双重标签分配策略，摒弃了传统非极大抑制NMS在CPU上耗时的问题，能够在嵌入式设备上实现高速地小目标检测识别，从而完成快速精准定位。