yolov5和yolov8的区别

最新推荐文章于 2025-03-20 14:40:37 发布
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1. yolov5有建议框，yolov8没有建议框

2. yolov5标签中有自信度，而yolov8没有自信度。因为自信度是建议框和真实框的交集

3. yolov5有三个损失函数，回归问题：预测框和建议框的损失(中心点宽高偏移量的损失)：CIOU+FocalLoss损失函数，。分类问题：目标分类的损失是BECLoss

4. yolov8有两个损失函数，回归问题：预测框和真实框的损失(中心点宽高偏移量的损失)：CIOU)DFL损失函数。分类问题：目标分类的损失是BECLoss

5. yolov5中标签shape是[N,5+class_name]  yolov8中标签shape是[N,4+class_name]

6. yolov8的网络中C3模块改为C2F，特征融合，增强了特征的表达能力。

7. yolov5的网络配置文件：yolov5\models\yolov8l.yam, yolov8n.yam, yolov8m.yam, yolov8s.yam, yolov8x.yam。yolov8的网络配置文件：ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml 简化了

8. yolov8的任务配置文件：ultralytics\cfg\default.yaml 合并训练、验证、侦测、超参数等的配置参数，而yolov5的任务配置是train/detect.py代码里的参数。

9. 侦测头：解耦头，将分类和BBOX回归分开

【YOLOv8】Yolov5和Yolov8网络结构的分析与对比
静谧、淡雅
04-10 5760
Yolov5和Yolov8网络结构的分析与对比
YOLO v5与YOLO v8框图比较
weixin_39818775的博客
06-11 1868
YOLO (You Only Look Once) 是一个用于目标检测的卷积神经网络模型，以其高精度、高速度和易用性著称。YOLO v5 是目前最流行的 YOLO 版本之一，而 YOLO v8 是 YOLO 的最新版本。YOLO 系列模型是目标检测领域的代表性模型，具有精度高、速度快、易用的特点。YOLO v8 是 YOLO 的最新版本，在性能和精度方面都有了显著提升。
​yolov8和yolov5​主要区别
KIKI3666的博客
09-04 7603
在同一个像素点上，生成多个不同大小和比例的候选框，覆盖几乎所有位置和尺度，每个参考框负责检测与其交并比大于阈值 (训练预设值，常用0.5或0.7) 的目标，然后通过anchor中有没有认识的目标和目标框偏离参考框的偏移量完成目标检测，不再需要多尺度遍历滑窗，极大的提升了速度。Decoupled Head不仅是模型精度上会提高，同时网络的收敛速度也加快了，使用Decoupled Head的表达能力更好，增强了模型的鲁棒性，可以更好地建模位置和类别之间的关系，提高目标检测性能。相对简洁，无需设计大量的锚框。
Yolov8相对Yolov5的改进跟优化
最新发布
weixin_38991876的博客
03-20 1844
YOLOv8 通过架构创新和训练策略优化，显著提升了模型性能，同时保持了 YOLO 系列的高效率特性，是目前更推荐的主流选择。C2f 通过增加跨层连接和更多的分支结构，提升了特征提取能力，同时减少了计算量。Backbone 和 Neck 的深度增加，通过更复杂的特征融合提升检测精度，尤其是在小目标和密集场景中。（任务对齐分配器），动态分配正负样本，替代 YOLOv5 的静态分配策略，提升训练效率。支持基于无标签数据的预训练（如 DETR 风格的预训练），提升小数据集上的表现。
yolov5和yolov8的区别是什么
weixin_35750483的博客
02-12 1万+
YOLOv5 和 YOLOv8 是两种不同版本的 YOLO (You Only Look Once) 实现，它们是用于目标检测的开源深度学习模型。主要区别如下： 模型架构：YOLOv5 使用了一个简单的卷积神经网络 (CNN) 架构，而 YOLOv8 则使用了更加复杂的网络架构，包括多个残差单元 (Residual Unit) 和多个分支。 速度：YOLOv5 相较于 YOLOv8 更快，因为...
【yolov8】与yolov5的区别及改进详解
热门推荐
qq_44878985的博客
11-30 3万+
yolov8-----有点厉害的目标检测框架.
简述YOLOv8与YOLOv5的区别
qq_44799766的博客
03-01 2万+
yolov7,yoloX相关论文还没细看,yolov8就出来了。太卷了！YOLOv5和YOLOv8的区别。
yolov8和yolov5对比
weixin_63694345的博客
01-14 9912
都是基于 DarkNet-53 模型的现代目标检测器，它们都具有一些共同的特性，如使用锚框来提升检测准确性以及非极大值抑制（NMS）技术来减少误检。然而，两者在这些特性方面的实现有所不同，这影响了它们的性能和应用场景。综上所述，如果您的目标是进行实时的小物体检测，YOLOv5 将是一个不错的选择。而对于需要高准确率的检测任务，YOLOv8 会提供更高的性能。
YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x)
06-02
YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify ...
yolov5模型，yolov5量化模型，yolov5 FP16 FP32 INT8量化模型
08-03
yolov5模型，yolov5量化模型，yolov5 FP16 FP32 INT8量化模型，yolov5s.onnx,yolov5s.pt,yolov5s.engine,yolov5s.trt,yolov5s_fp16.engine,yolov5s_fp16_int8_engine,yolov5s_int8.engine， 模型量化，各种量化版本...
Yolov8-yolov8
12-03
而“yolov8_ros”和“yolov8_ros_msgs”则暗示了该项目包含有ROS相关的功能实现文件和消息定义文件。 在ROS社区中，ROS消息（.msg文件）是节点之间通信的基本单位，而“yolov8_ros”可能是一个集成Yolov8算法的ROS...
YOLOv8相较于YOLOv5有哪些改进？
千天夜的博客
11-07 2196
综上所述，YOLOv8相比YOLOv5在算法上进行了多项改进，这些改进使得YOLOv8在目标检测任务中表现出更高的性能和准确性。
YOLO V5 和 YOLO V8 对比学习
替这位空想家惊讶
08-31 5112
参考文章： 1、YOLOv5 深度剖析 2、如何看待YOLOv8，YOLOv5作者开源新作，它来了！? 3、anchor的简单理解 YOLO v8的Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。anchor-based和anchor-free方法的本质区别，就是如何定义正负样本。 Anchor-Based：事先通过手工或聚类方法设定好的具有不同尺寸、宽高比的方框anchor_boxes。这些方框
yolov5 yolov6 yolov7 yolov8 yolov9目标检测、目标分类 目标切割 性能对比
putaolove的博客
12-22 7422
在YOLOv1提出之前，R-CNN系列算法在目标检测领域中独占鳌头。R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性，饱受诟病。为了打破这一僵局，涉及一种速度更快的目标检测器是大势所趋。2016年，Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。它的检测速度非常快，每秒可以处理45帧图片，能够轻松地实时运行。
万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试
m0_71124168的博客
07-23 2114
针对IoU和GIoU损失所存在的问题，DIoU为了解决如何最小化预测框和GT框之间的归一化距离这个问题，DIoU Loss考虑了预测框与GT框的重叠面积和中心点距离，当GT框包裹预测框的时候，直接度量2个框的距离，因此DIoU Loss的收敛速度更快一些。在yolo系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框是比较关键的一环。
yolo v5和yolo v8的对比
m0_62917657的博客
08-22 4100
yolo v5本身是轻量化模型，在保证一定准确性的基础上实现更小更快的模型。
EGO-Planner的无人机视觉选择（yolov5和yolov8）
m0_58451019的博客
03-01 1024
YOLOv8凭借其高效的训练、卓越的精度，已成为无人机视觉感知的新标杆。无论是EGO-Planner的实时避障，还是农业巡检中的作物识别，选择YOLOv8都将显著提升系统性能。（Cross Stage Partial-fractional）替代YOLOv5的C3模块，通过更深的特征复用和更少的参数量，减少训练时的计算负担。其训练流程自动平衡不同尺度的目标，尤其适合无人机拍摄的远近目标混合场景。默认支持混合精度训练（AMP）和GPU Tensor Core加速，使得YOLOv8在设备上的训练速度提升。
【CV】比较yolov5和yolov8: 在实际应该中应该选用哪个版本？
chenyang2203的博客
06-27 6042
在物体检测领域，YOLO（You Only Look Once）是一种突破性的算法。YOLO算法自问世以来，已经演化出多个版本，其中最流行的两个版本是YOLOv5和YOLOv8。这两个版本都具有独特的功能和优势，使它们各具特色。在这篇文章中，我们将比较 YOLOv5 和 YOLOv8，看看哪个在准确率和 FPS 方面更好。
yolov5和yolov8区别
11-29
因此，yolov8和yolov5的主要区别在于backbone的不同，yolov8使用的backbone相比yolov5有所改进。 另外，根据提供的引用，可以得知yolov5s_hat.yaml是yolov5的一个配置文件，其中包含了各个参数的使用方法。 因此，...
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