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yolov5和yolov8的区别

1. yolov5有建议框,yolov8没有建议框

2. yolov5标签中有自信度,而yolov8没有自信度。因为自信度是建议框和真实框的交集

3. yolov5有三个损失函数,回归问题:预测框和建议框的损失(中心点宽高偏移量的损失):CIOU+FocalLoss损失函数,。分类问题:目标分类的损失是BECLoss

4. yolov8有两个损失函数,回归问题:预测框和真实框的损失(中心点宽高偏移量的损失):CIOU)DFL损失函数。分类问题:目标分类的损失是BECLoss

5. yolov5中标签shape是[N,5+class_name]  yolov8中标签shape是[N,4+class_name]

6. yolov8的网络中C3模块改为C2F,特征融合,增强了特征的表达能力。

7. yolov5的网络配置文件:yolov5\models\yolov8l.yam, yolov8n.yam, yolov8m.yam, yolov8s.yam, yolov8x.yam。yolov8的网络配置文件:ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml 简化了

8. yolov8的任务配置文件:ultralytics\cfg\default.yaml 合并训练、验证、侦测、超参数等的配置参数,而yolov5的任务配置是train/detect.py代码里的参数。

9. 侦测头:解耦头,将分类和BBOX回归分开

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