YOLOv5与YOLOv8对比

YOLOv5和YOLOv8都是目标检测算法中的经典模型，它们在设计和性能上有一些区别。下面是它们的对比：

1. 设计思想：
- YOLOv5：YOLOv5是由Ultralytics开发的一种单阶段目标检测算法。它采用了一系列的改进策略，如使用更深的网络结构、引入自适应训练和测试等，以提高检测性能。
- YOLOv8：YOLOv8是YOLO系列的第三个版本，它是由Joseph Redmon开发的。YOLOv8基于Darknet框架，采用了多尺度训练和测试策略，并引入了FPN（Feature Pyramid Network）来提取不同尺度的特征。

2. 网络结构：
- YOLOv5：YOLOv5采用了一种轻量级的网络结构，包括CSPDarknet53、CSPDarknetTiny、CSPDarknetSPP等几个变种。这些网络结构在保持较高检测精度的同时，具有较低的计算复杂度。
- YOLOv8：YOLOv8基于Darknet-53网络结构，并在其基础上引入了FPN。FPN可以通过自上而下和自下而上的路径来融合不同尺度的特征，提高目标检测的准确性。

3. 性能表现：
- YOLOv5：YOLOv5在速度和精度上都有较好的表现。相比于YOLOv4，YOLOv5在COCO数据集上的mAP（mean Average Precision）提升了约10个百分点，同时具有更快的推理速度。
- YOLOv8：YOLOv8在精度上相对较高，但相应地会牺牲一些推理速度。它在COCO数据集上的mAP略高于YOLOv5，但相对于YOLOv5而言，推理速度较慢。