yolov8与yolov5对比

YoloV8和YoloV5都是目标检测算法，主要用于识别图像中的物体并标注出其位置和类别。它们都使用了深度神经网络，但它们有一些不同之处。

首先，YoloV8是YOLO（You Only Look Once）算法的最新版本，而YoloV5是经过改进的YoloV4版本。 YoloV8相对于YoloV5来说，网络更深，参数更多，因此它的检测速度较慢，但是它的准确度更高。而YoloV5则更加轻量化，拥有更好的速度和精度表现，因此更适合在资源有限的环境下使用，例如移动设备或嵌入式系统。

此外，YoloV8采用了一种新的损失函数，称为Focal Loss，这种损失函数可以更好地处理类别不平衡的情况。而YoloV5则采用了一种新的激活函数，称为Swish，这种激活函数可以更好地处理梯度消失的问题。

综上所述，YoloV8和YoloV5都是非常优秀的目标检测算法，它们各有优劣，选择哪一个取决于具体应用的需求和资源限制。