YOLOv10모델을 사용하다 보면 논문에 나온 Param와 실제 테스트시 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있다.
학습 CLI
학습 시에는 약 8.1정도의 Param.(M)의 값이 나오나 논문에서는 7.2의 Param.(M)를 가지고 있다고 표시한다.
해당 값들의 차이는 one-to-many의 파라미터의 차이로 YOLOv10에서는 추론시 학습이 완료된 one-to-one Head의 파라미터에 의존하여 추론을 하기 때문에 one-to-many Head의 파라미터를 사용하지 않는다.
from ultralytics import YOLOv10
model = YOLOv10('best.pt')
model.model.model[-1].export = True
model.model.model[-1].format = 'onnx'
del model.model.model[-1].cv2
del model.model.model[-1].cv3
model.fuse()따라서 학습이 완료된 모델에 대해 파라미터를 출력하게 되면 논문에 제시되어있는 파라미터가 출력되는 것을 확인할 수 있다.
