10. YOLOv10目标检测

YOLOv10 是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略， 在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。

YOLOv10 的主要特征包括其整体效率精度驱动的模型设计， 该设计全面优化了模型的各个组件，还使用轻量级的分类头和空间信道解耦下采样来减少计算开销。 此外，YOLOv10采用了大型内核卷积和部分自关注模块来增强全局表示学习，从而实现了最先进的性能和效率。

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YOLOv10在各种模型规模上都达到了最先进的性能和效率。例如，在COCO上类似的AP下， YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数和FLOP数量减少2.8倍。 与YOLOv9-C相比，在相同的性能下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。

YOLOv10论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14458

YOLOv10项目地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10

本章将简单测试YOLOv10，并导出rknn模型，在鲁班猫板卡上部署测试。

10.1. YOLOv10简单测试

10.1.1. 环境配置

获取工程源码：

git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

使用Anaconda进行环境管理，创建一个yolov10环境：

conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10

# 切换到yolov10工程目录，然后安装依赖
cd yolov10
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

# 安装完成后简单测试yolo命令
(yolov10) xxx@anhao:~$ yolo -V
8.1.34

10.1.2. 模型推理测试

获取模型（这里获取s尺寸yolov10模型）：

wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10s.pt

然后使用命令测试：

(yolov10) xxx@anhao:~$ yolo predict model=./yolov10s.pt

WARNING ⚠️ 'source' argument is missing. Using default 'source=xxx'.
Ultralytics YOLOv8.1.34 🚀 Python-3.9.19 torch-2.0.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, 6144MiB)
YOLOv10n summary (fused): 285 layers, 2762608 parameters, 63840 gradients, 8.6 GFLOPs

image 1/2 xxx/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 55.5ms
image 2/2 xxx/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 60.5ms
Speed: 2.9ms preprocess, 58.0ms inference, 5.4ms postprocess per image at shape (1, 3, 384, 640)
Results saved to /xxx/yolov10/runs/detect/predict
💡 Learn more at https://docs.ultralytics.com/modes/predict

结果保存在yolov10工程文件runs/detect/predict目录下。

也可以测试yolov10工程文件中的app.py程序，一个网页显示，直接拖拽图像，然后推理显示结果。

10.2. 板卡上部署测试

参考 YOLOv8模型 的适配，修改下yolov10模型输出，然后使用toolkit2工具转换成rknn模型， 最后调用librknnrt库，部署yolov10目标检测模型。

教程测试例程参考下 这里 。

10.2.1. 导出适配的onnx模型

拉取修改的yolov10工程文件：

git clone https://github.com/mmontol/yolov10.git

查看下yolov10模型导出的修改：

ultralytics/nn/modules/head.py
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# 省略................
class v10Detect(Detect):
    max_det = 300
    def __init__(self, nc=80, ch=()):
        super().__init__(nc, ch)
        c3 = max(ch[0], min(self.nc, 100))  # channels
        self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(nn.Sequential(Conv(x, x, 3, g=x), Conv(x, c3, 1)), \
                                            nn.Sequential(Conv(c3, c3, 3, g=c3), Conv(c3, c3, 1)), \
                                                nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for i, x in enumerate(ch))
        self.one2one_cv2 = copy.deepcopy(self.cv2)
        self.one2one_cv3 = copy.deepcopy(self.cv3)

    def forward(self, x):
        if self.export and self.format == 'rknn':
            y = []
            for i in range(self.nl):
                y.append(self.one2one_cv2[i](x[i]))
                cls = torch.sigmoid(self.one2one_cv3[i](x[i]))
                cls_sum = torch.clamp(cls.sum(1, keepdim=True), 0, 1)
                y.append(cls)
                y.append(cls_sum)
            return y

        one2one = self.forward_feat([xi.detach() for xi in x], self.one2one_cv2, self.one2one_cv3)
        if not self.export:
            one2many = super().forward(x)

上面修改模型将会有9个输出，也可以删除其中的y.append(cls_sum)，将会有6个输出，后面部署例程中后处理兼容这两种输出。

接着修改ultralytics/cfg/default.yaml文件,设置模型路径为前面拉取的官方yolov10模型路径：

ultralytics/cfg/default.yaml
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task: detect # (str) YOLO task, i.e. detect, segment, classify, pose
mode: train # (str) YOLO mode, i.e. train, val, predict, export, track, benchmark

# Train settings -------------------------------------------------------------------------------------------------------
model: ../yolov10s.pt # (str, optional) path to model file, i.e. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
data: # (str, optional) path to data file, i.e. coco128.yaml
epochs: 100 # (int) number of epochs to train for

然后使用命令导出onnx模型：

# 切换到yolov10工程目录
export PYTHONPATH=./
python ./ultralytics/engine/exporter.py

可以使用 Netron 查看下导出的模型。

10.2.2. 导出rknn模型

使用toolkit2工具，将前面的onnx模型转换成rknn模型， toolkit2的安装可以参考下 这里 。

一个简单的模型转换程序例程：

onnx2rknn.py
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# 省略.....
if __name__ == '__main__':
    model_path, platform, do_quant, output_path = parse_arg()

    # Create RKNN object
    rknn = RKNN(verbose=False)

    # Pre-process config
    print('--> Config model')
    rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[
                    [255, 255, 255]], target_platform=platform)
    print('done')

    # Load model
    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_onnx(model=model_path)
    #ret = rknn.load_pytorch(model=model_path, input_size_list=[[1, 3, 640, 640]])
    if ret != 0:
        print('Load model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Build model
    print('--> Building model')
    ret = rknn.build(do_quantization=do_quant, dataset=DATASET_PATH)
    if ret != 0:
        print('Build model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Export rknn model
    print('--> Export rknn model')
    ret = rknn.export_rknn(output_path)
    if ret != 0:
        print('Export rknn model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Release
    rknn.release()

(toolkit2_2.1.0) xxx@anhao:/xxx/yolov10$ python onnx2rknn.py  ./yolov10s.onnx  rk3588 i8
I rknn-toolkit2 version: 2.1.0+708089d1
--> Config model
done
--> Loading model
I Loading : 100%|██████████████████████████████████████████████| 164/164 [00:00<00:00, 75151.96it/s]
done
--> Building model
I OpFusing 0: 100%|██████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 606.32it/s]
I OpFusing 1 : 100%|█████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 291.12it/s]
# 省略........
I rknn building ...
I rknn buiding done.
done
--> Export rknn model
done

10.2.3. RKNPU2部署推理

部署测试使用runtime提供的c/c++接口。 使用RKNN Toolkit Lite2部署测试请参考下 这里 。

# 拉取配套例程，鲁班猫板卡上直接编译
cat@lubancat:~/xxx$ git clone https://gitee.com/LubanCat/lubancat_ai_manual_code
cat@lubancat:~/xxx$ cd lubancat_ai_manual_code/example/yolov10/cpp

# 编译yolov10例程,其中-t指定目标设备,这里测试使用lubancat-4,设置rk3588,如果是lubancat-0/1/2就设置rk356x
# 如果系统内存大于4G的，设置参数-d
cat@lubancat:~/xxx/lubancat_ai_manual_code/example/yolov10/cpp$ ./build-linux.sh -t rk3588 -d
./build-linux.sh -t rk3588 -d
===================================
TARGET_SOC=rk3588
INSTALL_DIR=/xxx/yolov10/cpp/install/rk3588_linux
BUILD_DIR=/xxx/yolov10/cpp/build/build_rk3588_linux
ENABLE_DMA32=TRUE
ENABLE_ZERO_COPY=OFF
CC=aarch64-linux-gnu-gcc
CXX=aarch64-linux-gnu-g++
===================================
-- The C compiler identification is GNU 10.2.1
-- The CXX compiler identification is GNU 10.2.1
# 省略.................
[ 93%] Built target yolov10_image_demo
[100%] Linking CXX executable yolov10_videocapture_demo
[100%] Built target yolov10_videocapture_demo
# 省略..........

编译生成yolov10_image_demo和yolov10_videocapture_demo两个例程，一个用于对图像的检测识别， 另外一个可以通过opencv打开摄像头或者视频进行目标检测。

重要

部署使用的librknnrt库的版本需要与模型转换的rknn-Toolkit2版本一致。

编译输出程序在当前目录的build/build_rk3588_linux中，测试yolov10_image_demo例程：

# yolov10_image_demo <model_path> <image_path>
cat@lubancat:~/xxx/install/rk3588_linux$ ./yolov10_image_demo ./model/yolov10s_rk3588_i8.rknn  ./model/bus.jpg
load lable ./model/coco_80_labels_list.txt
rknn_api/rknnrt version: 2.1.0 (967d001cc8@2024-08-07T19:28:19), driver version: 0.9.2
model input num: 1, output num: 6
input tensors:
index=0, name=images, n_dims=4, dims=[1, 640, 640, 3], n_elems=1228800, size=1228800, fmt=NHWC, type=INT8,
qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003922, ,size_with_stride=1228800, w_stride=640
output tensors:
index=0, name=502, n_dims=4, dims=[1, 64, 80, 80], n_elems=409600, size=409600, fmt=NCHW, type=INT8,
 qnt_type=AFFINE, zp=-56, scale=0.086829, ,size_with_stride=409600, w_stride=0
index=1, name=516, n_dims=4, dims=[1, 80, 80, 80], n_elems=512000, size=512000, fmt=NCHW, type=INT8,
 qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003514, ,size_with_stride=512000, w_stride=0
index=2, name=523, n_dims=4, dims=[1, 64, 40, 40], n_elems=102400, size=102400, fmt=NCHW, type=INT8,
 qnt_type=AFFINE, zp=-63, scale=0.092087, ,size_with_stride=122880, w_stride=0
index=3, name=537, n_dims=4, dims=[1, 80, 40, 40], n_elems=128000, size=128000, fmt=NCHW, type=INT8,
 qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003639, ,size_with_stride=153600, w_stride=0
index=4, name=544, n_dims=4, dims=[1, 64, 20, 20], n_elems=25600, size=25600, fmt=NCHW, type=INT8,
 qnt_type=AFFINE, zp=-45, scale=0.068037, ,size_with_stride=40960, w_stride=0
index=5, name=558, n_dims=4, dims=[1, 80, 20, 20], n_elems=32000, size=32000, fmt=NCHW, type=INT8,
qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003850, ,size_with_stride=51200, w_stride=0
model is NHWC input fmt
model input height=640, width=640, channel=3
origin size=640x640 crop size=640x640
input image: 640 x 640, subsampling: 4:2:0, colorspace: YCbCr, orientation: 1
scale=1.000000 dst_box=(0 0 639 639) allow_slight_change=1 _left_offset=0 _top_offset=0 padding_w=0 padding_h=0
src width=640 height=640 fmt=0x1 virAddr=0x0x7fa1aa3010 fd=0
dst width=640 height=640 fmt=0x1 virAddr=0x0x7fa1977000 fd=8
src_box=(0 0 639 639)
dst_box=(0 0 639 639)
color=0x72
rga_api version 1.10.1_[0]
bus @ (91 136 555 435) 0.959
person @ (110 235 226 536) 0.909
person @ (212 240 285 509) 0.855
person @ (476 233 559 521) 0.832
write_image path: out.png width=640 height=640 channel=3 data=0x7fa1aa3010

推理结果如上，检测结果图片保存为out.png。

测试yolov10_videocapture_demo例程，该例程使用opencv（opencv4）打开摄像头或者视频文件，图像经过RGA处理，送到NPU推理，经过后处理等操作， 最终调用Opencv在显示器界面显示结果：

# 确认板卡烧录有带桌面的镜像系统，然后打开桌面终端，执行命令
# ./yolov10_videocapture_demo <model path> <camera device id/video path>
cat@lubancat:~/xxx/install/rk3588_linux$ ./yolov10_videocapture_demo ./model/yolov10s_rk3588_i8.rknn  ~/test.mp4

教程测试一个1080p视频，显示结果如下：

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