最近在尝试可视化一些特征的工作；其中timm库提供丰富的backbone主干模型，模型接口标准（经常可以看到将timm的backbone用在yolo等模型改进中），帮助很多现有工作减少模型搭建工作量，是一些简单网络搭建的起手式，也非常方便做一些backbone的对比工作。 过程说明 部分函数来自于Featup项目，非常感谢他们的工作； 下面的过程结合resnet50说明 timm创建模型，和对图像做预处理（调整size等） features_only=True 只拿特征 timm_model = timm.crea…

昨天有群友，在交流群【群号：392784757】里提到了这个需求，进行实现一下 V10官方代码结构相较于V8 稍微复杂一些 yolov10 是基于 v8的代码完成开发，yolov10进行了继承来简化代码开发 因此V10的代码修改 基本和V8 这篇一致 https://blog.csdn.net/csy1021/article/details/134406419 但存在一些不同，会在下面提到 版本环境 YOLOv10 2024.07.01 版本 修改 trainer.py 1 添加save_metrics_per_c…