YOLOv10与大语言模型结合应用1. 引言近年来，大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等在自然语言处理领域取得了突破性进展，而YOLOv10等目标检测模型在计算机视觉领域也展现出卓越的性能。将这两种技术结合，可以实现更强大的多模态智能系统。本文将详细介绍如何将YOLOv10与大语言模型结合，构建一个智能视觉问答系统，包括：YOLOv10与LLM结合的核心挑战多模态特征融合方案视觉问答系统实现实战代码实现2. 核心挑战2.1 挑战分析挑战类型具体描述影响模态差异视觉特征与语言特征维度、语义空间不同特征融合困难信息对齐检测结果与语言描述需要精确对齐语义理解偏差实时性要求检测和推理都需要低延迟系统响应慢上下文理解LLM需要理解检测结果的上下文/