yolov10的标题上end to end的意思不断端到端而是不使用锚框和nms。anchor free的含义就是模型直接预测物体的宽高而不是根据anchor预设再在此基础上进行调整。但是除去这个还有一个情况就是一个物体会横跨不同网格在之前就是如果iou达到一个值就认为是正样本那么就会出现好几个框的情况那么yolov10的思路就是主分支和辅助分支在训练的时候辅助分支是考虑多个网格都可以画框的这样可以提取不同网格的特征。但是推理的时候不要这个分支但是这个能力是在backbone中已经存在的backbone neck head 三部分latency延迟 latency accuracy 延迟精度 trade-off平衡折中这个图的结论其实就是如果两个分支的参数设置的一样那么选中的最佳框一致度更高 得出的结论就是参数一致更好这个公式 p指的是分类 IOU指的是框重叠程度 ab是两个超参数 s指的是这个网格中是否有框。这个计算的是匹配分数 ab的设置就是告诉你 是更看重分类分数还是框的重叠程度然后对于下一段的解释意思是不管是一对一还是一对多其实回归目标是一样的就是找到合适的框使得框尽可能与gd重合。但是分类目标不同但是这个分类目标注意指的不是类别而是一对一就是一个框打高分不管其他框 但是一对多是会给好几个框打高分。所以二者要是想要使得一对多可以优化一对一那么必须二者的监督方向是一致的不可以冲突那么就要解决这个分类目标不同的问题。反正这段的意思就是回归目标相同但是分类目标不同那么验证之后发现还是参数一致的监督情况最好没必要细看