yolov8较yolov5

Yolov8和Yolov5都是目标检测算法中的两个版本，它们都是基于深度学习的物体检测模型。

Yolov8是由AlexeyAB在Darknet框架上开发的一种改进版本，它是对Yolov3的改进。Yolov8在网络结构上进行了一些调整，如使用更深的网络和更多的卷积层。此外，Yolov8还引入了一些技术来提高检测性能，如使用更小的anchor box、采用更高分辨率的输入图像等。总体来说，Yolov8相对于Yolov3在性能上有所提升。

Yolov5是由Ultralytics开发的一个全新的目标检测算法，它采用了一种不同的网络架构，与Yolov3和Yolov4有较大差异。Yolov5主要通过引入特征金字塔网络(FPN)、轻量级的网络结构设计、自适应训练策略等来提高检测性能。相对于Yolov8，Yolov5在速度和精度上都有所提高。

综上所述，Yolov8是对Yolov3的改进版本，而Yolov5是一个全新的目标检测算法。它们在网络结构和性能上都有所不同，具体选择哪个版本取决于具体的应用需求和资源限制。