如何利用YOLOV10和PyTorch框架开发一个针对吸烟行为检测的模型，并且展示训练过程中的准确率和损失值曲线图？

要开发一个基于YOLOV10的吸烟行为检测模型，并展示训练过程中的准确率和损失值曲线图，你可以按照以下步骤进行操作：首先，准备标注好的数据集，这些数据集应该包括标注有吸烟行为的jpg图片和相应的xml或txt格式标签文件。接着，使用YOLOV10提供的模型架构，并在PyTorch框架下进行训练。

参考资源链接：[YOLOV10吸烟行为检测：数据集分析与训练曲线展示](https://wenku.csdn.net/doc/5i9oamu1g7?spm=1055.2569.3001.10343)

在训练之前，你需要安装PyTorch和其他必要的库，如torchvision、matplotlib等。然后，编写数据加载器，以便模型能够读取数据集中的图片和标签信息。在模型训练过程中，你需要设置适当的超参数，例如学习率、批量大小、优化器类型等，并将训练结果记录下来以便后续分析。

使用matplotlib或其他绘图工具，你可以绘制出训练过程中的准确率和损失值曲线图，这些曲线图将帮助你理解模型训练的收敛情况，并据此判断是否需要调整超参数或改进模型结构。

在训练结束后，你应该得到一个能够准确识别和检测吸烟行为的模型，并且能够通过训练曲线图评估模型的表现。最后，使用提供的代码进行模型评估和测试，以确保其在新的数据集上具有良好的泛化能力。

针对这一问题，推荐的资源《YOLOV10吸烟行为检测：数据集分析与训练曲线展示》将为你提供必要的数据集、训练代码以及详细的训练曲线图，帮助你更好地理解整个训练过程，并指导你如何进行模型的训练和优化。

参考资源链接：[YOLOV10吸烟行为检测：数据集分析与训练曲线展示](https://wenku.csdn.net/doc/5i9oamu1g7?spm=1055.2569.3001.10343)