ultralytics yolov10

Ultralytics YOLOv10 是一个基于 You Only Look Once (YOLO) 检测算法的深度学习模型系列的最新版本。YOLO是一种实时物体检测系统，以其快速的速度和相对较高的准确度而闻名。YOLOv10是在YOLOv9的基础上进行了改进和优化的模型。

YOLOv10的主要特点包括：
1. **更快的推理速度**：通过优化网络结构和训练策略，YOLov10在保持高精度的同时提高了实时检测的能力。
2. **更大的模型容量**：引入了更多的参数和更复杂的神经网络架构，以处理更广泛的视觉场景和对象种类。
3. **多尺度训练**：使用不同尺度的输入图像进行训练，增强了模型对不同大小物体的识别能力。
4. **集成更多预训练权重**：通常会包含在大型数据集上预先训练的基础模型，以便更快地收敛和达到更好的性能。
5. **动态锚点**：自适应调整每个特征层的锚点大小，提高检测精度。

**相关问题**:
1. YOLOv10相比于前代有哪些显著提升？
2. 它如何处理目标检测中的小物体和遮挡问题？
3. YOLOv10是否支持实时视频流检测？如果是，它的延迟是多少？