yolov5和yolov8

YOLOv5和YOLOv8是目标检测算法中的两个版本。YOLOv8是YOLOv5的一个重大更新版本，由ultralytics公司在2023年1月10日开源。\[1\]相比于原始的YOLOv5，YOLOv8在分类、分割、检测和关键点等任务上都进行了更新，并且封装得很好。训练速度上，YOLOv8比YOLOv5更快。\[2\]

在样本分配策略方面，YOLOv5采用的是静态分配策略，而YOLOv8直接使用了TOOD的TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner的匹配策略是根据分类和回归的分数加权选择正样本。\[3\]

在损失计算方面，YOLOv5的Loss计算包括分类、回归和objectness三个分支，而YOLOv8去掉了objectness分支，只有分类和回归分支。分类分支使用BCE Loss，回归分支使用Distribution Focal Loss和CIoU Loss。这三个Loss可以根据一定的权重比例进行加权计算。\[3\]

总的来说，YOLOv8是YOLOv5的一个重大更新版本，它在任务更新、训练速度和损失计算等方面进行了改进。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5 vs YOLOv8](https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/131300698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5和v8实验对比，训练效果，哪个更好呢？](https://blog.csdn.net/qq_41968464/article/details/130781128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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