简述YOLOv8与YOLOv5的区别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了简述YOLOv8与YOLOv5的区别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

yolov7,yoloX相关论文还没细看,yolov8就出来了。太卷了!

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本。
GitHub地址 : github.com/ultralytics/ultralytics

YOLOv8是在YOLOv5上的一次更新,故本篇文章主要对比两者区别:

YOLOv5架构:

yolov8和yolov5对比,目标检测,YOLO,算法,人工智能,目标检测

架构特点:

1.Backbone

CSP的思想(/梯度分流)的主要思想, 其中多为CBS和C3模块。

2.PAN/FPN

双流的FPN,其中多为CBS和C3模块。

3.Head

coupled head + Anchor-base(coupled head这一词是在YoloX提出decoupled head 与之对应,后续会讲解coupled head 和decoupled head的区别)。

4.正负样本分配策略

静态分配策略。

5.Loss

分类用BCE Loss,回归用CIOU Loss。还有一个存在物体的置信度损失(BCE Loss)。

其他补充:Yolov5中SPP和SPPF的区别。

作用/功能: 经过1×1,5×5,9×9,13×13的池化生成的特征图都是13×13的,保持原大小不变。这里作用是融合局部和整体特征。
区别: SPPF可以减少计算量,原来要3个MaxPool2d,现在只要1个MaxPool2d,有点像快速幂求解的算法思路。
详细看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/584153158

YOLOv8架构:

yolov8和yolov5对比,目标检测,YOLO,算法,人工智能,目标检测

架构特点:

1.Backbone

相同:CSP的思想(/梯度分流);并且使用SPPF模块。
不同:将C3模块替换为C2f模块。

2.PAN-FPN

双流的FPN,(其中多为CBS和C3模块)。
相同:PAN的思想。
不同:删除了YOLOv5中PAN-FPN上采样的CBS 1*1,将C3模块替换为C2f模块。

3.Head

Decoupled head + Anchor-free

4.正负样本分配策略

采用了TAL(Task Alignment Learning)动态匹配。

5. Loss

相同:分类损失依然采用 BCE Loss
不同:(1).舍去物体的置信度损失;(2).回归分支loss: CIOU loss+ DFL
DFL的描述详见: https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786

两者推理过程区别

YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 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,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

coupled head 和 decoupled head 有什么差异?

参考:

https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16420907.html

区别:
yolov8和yolov5对比,目标检测,YOLO,算法,人工智能,目标检测

当使用coupled head时,网络直接输出shape (1,85,80,80);
如果使用 decoupled head,网络会分成回归分支和分类分支,最后再汇总在一起,得到shape同样为 (1,85,80,80)。
为什么用decoupled head?
如果使用coupled head,输出channel将分类任务和回归任务放在一起,这2个任务存在冲突性。(论文中说有冲突性,但是没有理解为什么存在冲突,我考虑的是从损失函数角度存在冲突)
通过实验发现替换为Decoupled Head后,不仅是模型精度上会提高,同时 网络的收敛速度也加快了,使用Decoupled Head的表达能力更好。
Couple Head和 Decoupled Head 的对比曲线如下:

yolov8和yolov5对比,目标检测,YOLO,算法,人工智能,目标检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-780411.html

到了这里,关于简述YOLOv8与YOLOv5的区别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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