yolov8的改进点
时间: 2023-10-25 11:11:27 浏览: 153
Yolo v1-v8 改进点汇总
YOLOv8相较于YOLOv5的改进点主要有以下几个方面:
1. 采用了Task-Aligned Assigner匹配方式,抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式。
2. 基于预训练模型的训练,依旧使用了PAN的思想,但是删除了PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构,同时将C3模块替换为了C2f模块。
3. 抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想。
4. 引入了Decoupled-Head,将检测和分类分离,提高了检测的效率。
5. 优化了损失函数,采用了更加合理的损失函数,提高了模型的精度。
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