小目标多尺度检测应该选择yolov10还是yolov8

在选择目标检测模型时，通常会考虑多个因素，包括模型的准确性、速度、易用性以及实际应用场景。关于您提到的“小目标多尺度检测”场景，Yolo（You Only Look Once）系列模型是当前非常流行的目标检测框架，它们以速度快、检测准确度高而著称。

截至我所知的信息，YOLOv10并不是一个现有的或者广为人知的模型版本，可能存在误解或拼写错误。而YOLOv5和YOLOv7等版本是已经发布的模型，它们分别在速度和准确性上有所侧重。YOLOv8的概念或版本在我所掌握的知识更新截止日期之前尚未出现，所以无法进行比较。

对于“小目标多尺度检测”，重点在于模型能否在不同尺度的对象上都保持较高的检测准确性。通常来说，模型在设计时会考虑多尺度特征的提取能力，以便更好地处理小目标。例如，使用特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）等技术可以帮助模型在不同的尺度上检测目标。

鉴于Yolo系列模型的快速更新迭代，如果YOLOv10指的是一个未公开或更新的版本，我无法提供直接比较。如果您是要选择一个适合多尺度检测的模型，建议根据以下几个方面进行选择：

1. 查阅最新的研究论文或者技术文档，以了解Yolo系列最新版本的特点和性能。
2. 分析您的具体需求，包括检测速度、准确性、支持的硬件平台等因素。
3. 进行实验比较，用相同的评估标准测试不同模型在您的数据集上的表现。