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yolov5和yolov8的区别是什么

yolov8和yolov5对比

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:

  1. 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。

  2. 速度:YOLOv5 相较于 YOLOv8 更快,因为它的模型更小且更简单。

  3. 准确率:YOLOv8 相较于 YOLOv5 在准确率方面有更高的表现,因为它的模型更加复杂。

  4. 实际应用:YOLOv5 适用于实时目标检测任务,而 Y

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