yolov5和v8的区别
时间: 2024-01-02 16:23:09 浏览: 92
YOLOv5和YOLOv8是两个不同的目标检测模型,它们在架构和推理过程上有一些差异。
YOLOv5架构特点:
1. Backbone:YOLOv5使用CSPDarknet作为主干网络,它是一种轻量级的Darknet架构,具有更高的速度和更好的性能。
2. PAN/FPN:YOLOv5使用PAN(Path Aggregation Network)来融合不同尺度的特征图,以提高检测性能。
3. Head:YOLOv5的检测头部由多个卷积层组成,用于预测目标的边界框和类别。
4. 正负样本分配策略:YOLOv5使用IoU(Intersection over Union)阈值来分配正负样本,以平衡正负样本的数量。
5. Loss:YOLOv5使用GIoU(Generalized Intersection over Union)损失函数来优化目标检测的准确性。
YOLOv8架构特点:
1. Backbone:YOLOv8使用Darknet-53作为主干网络,它是一种更深的Darknet架构,具有更强的特征提取能力。
2. PAN-FPN:YOLOv8使用PAN-FPN(Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network)来融合不同尺度的特征图,以提高检测性能。
3. Head:YOLOv8的检测头部由多个卷积层和全连接层组成,用于预测目标的边界框和类别。
4. 正负样本分配策略:YOLOv8使用IoU阈值和Distribution Focal Loss来分配正负样本,以平衡正负样本的数量和难易程度。
5. Loss:YOLOv8使用Distribution Focal Loss作为损失函数,它在Focal Loss的基础上引入了分布信息,可以更好地处理类别不平衡问题。
两者推理过程的区别:
在推理过程中,YOLOv5和YOLOv8的主要差异在于coupled head和decoupled head的使用。coupled head是YOLOv5中的一种推理方式,它将Distribution Focal Loss中的积分表示bbox形式进行解码,变成常规的4维度bbox,然后进行后续计算。而decoupled head是YOLOv8中的一种推理方式,它直接使用Distribution Focal Loss中的积分表示bbox形式进行计算,不需要解码过程。
总结起来,YOLOv5和YOLOv8在架构和推理过程上有一些差异,包括主干网络、特征融合、检测头部、正负样本分配策略和损失函数等方面的差异。其中,在推理过程中,YOLOv5使用coupled head进行bbox解码,而YOLOv8使用decoupled head直接计算积分表示bbox。
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