Yolo8与Yolo5对比:更新了什么&数据量&最低配置&性能对比

YOLOv5 和 YOLOv8 作为目标检测模型，在架构上的主要区别体现在以下几个方面：

1. 模型复杂性：
   • YOLOv5 采用了相对简单的卷积神经网络（CNN）架构。
   • YOLOv8 则引入了更加复杂的架构，包括更多的残差单元（Residual Units）和其他组件，这使得它能够处理更复杂的特征提取任务。
2. 网络模块：
   • YOLOv5 使用了传统的 Backbone-Neck-Head 结构，其中 Backbone 主要负责从输入图像中提取特征，Neck 部分（如 PAN 或 FPN）则用来进一步整合特征，Head 负责最终的预测任务。
   • YOLOv8 对 C3 结构进行了替换，采用了梯度流更丰富的 C2f 结构，并且针对不同尺度的模型调整了不同的通道数。这种结构的变化有助于提高模型的特征提取能力和梯度传播效率。
3. 正负样本分配策略：
   • 在正负样本的选择上，YOLOv8 可能会有一些改进，以优化训练过程中正负样本的比例，从而提高模型的学习效率。
4. Loss 函数：
   • YOLOv8 在损失函数方面的调整可能是为了更好地平衡分类损失和定位损失，以提高整体检测精度。
5. 耦合与解耦头：
   • YOLOv8 与 YOLOv5 在 Head 的设计上有所不同，可能存在 coupled head 和 decoupled head 的差异。Coupled head 通常是指分类和回归部分紧密相连，而 decoupled head 则是将它们分开，前者可能在某些情况下提供更紧凑的设计，后者则可能有助于提高精度。

这些架构上的改变反映了YOLOv8在继承YOLOv5的优点基础上，进一步优化了模型的性能和效率。需要注意的是，这些描述基于目前可获得的信息，随着研究的发展，具体的实现细节可能会有所变动