YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR 对比试验_yolov5跟v6,v7,v8,v9比较

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YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR 对比试验

介绍

YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR都是目标检测领域常用的算法，各有优缺点。本文将对这五种算法进行对比试验，从原理、性能、应用场景等方面进行详细分析。

原理详解

• YOLOv5: YOLOv5是YOLO系列的最新版本，采用了CSPNet、Path Aggregation Network等新结构，在速度和精度上都有所提升。
• YOLOv6: YOLOv6在YOLOv5的基础上，进一步改进了CSPNet结构，并提出了SimBA、Coupling Module等新模块，在速度和精度上又有所提升。
• YOLOv7: YOLOv7在YOLOv6的基础上，提出了Slim-CSP、FPN-AF、Mish激活函数等新改进，在速度和精度上再次提升。
• YOLOv8: YOLOv8在YOLOv7的基础上，提出了TNT-Backbone、ConvNeXt、CSP Neck等新改进，在速度和精度上又有所提升。
• RT-DETR: RT-DETR是基于Transformer的目标检测算法，采用了Transformer的注意力机制，在精度上具有较大的优势。

应用场景解释