yolov4相较于yolov8的缺点

很抱歉，没有 YOLOv8 这个版本，可能是您打错了。目前最新的 YOLO 版本是 YOLOv5，相较于 YOLOv4，YOLOv5 的优点有：

1. 更快的推理速度：YOLOv5 在保持精度的情况下，相较于 YOLOv4 有更快的推理速度。
2. 更小的模型尺寸：YOLOv5 的模型尺寸比 YOLOv4 更小，可以在嵌入式设备等资源受限的场景下使用。
3. 更高的精度：YOLOv5 在一些数据集上相较于 YOLOv4 有更高的精度。

而相较于 YOLOv4，YOLOv5 的缺点可能是：

1. 对于小目标检测的表现不如 YOLOv4。
2. 相较于 YOLOv4，YOLOv5 的训练时间可能会更长。

相关问题

yolov8交通碰撞检测

yolov8交通碰撞检测的实现步骤如下：

1. 首先，使用yolov8模型对交通监控视频进行目标检测，识别出视频中的车辆框。

2. 然后，通过两层for循环嵌套，遍历所有的车辆框，将任意两个车辆框进行两两匹配。

3. 接下来，通过一系列的if和elif语句判断两个车辆框的位置关系，判断是否发生碰撞。判断的条件可以是两个框相交区域的宽度或高度是否超过一定像素阈值t，或者判断是否存在包含与被包含关系。

4. 如果判定为碰撞，则将碰撞的车辆ID存入列表中。

下面是一个示例的核心代码：

# 假设已经通过yolov8模型检测出了车辆框，存储在变量vehicle_boxes中

collision_list = []  # 存储碰撞的车辆ID

for i in range(len(vehicle_boxes)):
    for j in range(i+1, len(vehicle_boxes)):
        box1 = vehicle_boxes[i]
        box2 = vehicle_boxes[j]
        
        # 判断两个框是否发生碰撞
        if check_collision(box1, box2, threshold):
            collision_list.append(box1.id)
            collision_list.append(box2.id)
# 碰撞检测函数check_collision的实现可以根据实际需求进行编写
# threshold是判断碰撞的阈值，可以根据实际情况进行调整

通过以上步骤，就可以实现yolov8交通碰撞检测。