名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA(2)

简介: 名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA

YOLO 不同版本之间的对比

相比于之前的 YOLO 系列,YOLOv8 模型似乎表现得更好,不仅领先于 YOLOv5,YOLOv8 也领先于 YOLOv7 和 YOLOv6 版本。

YOLOv8 与其他 YOLO 模型的对比。

在与 640 图像分辨率下训练的 YOLO 模型相比,所有 YOLOv8 模型在参数数量相似的情况下都具有更好的吞吐量。

接下来我们详细了解一下最新的 YOLOv8 模型与 Ultralytics 的 YOLOv5 模型的性能比较。

YOLOv8 和 YOLOv5 之间的综合比较

YOLOv8 和 YOLOv5 目标检测模型对比

YOLOv8 和 YOLOv5 实例分割模型对比

YOLOv8 和 YOLOv5 图像分类模型对比


很明显,除了一个分类模型之外,最新的 YOLOv8 模型比 YOLOv5 要好得多。

由此看来,随着 YOLOv8 的发布,其在计算机视觉领域的重要性不言而喻,目标检测、图像分割以及图像分类任务都将达到新的水平。

参考链接:https://learnopencv.com/ultralytics-yolov8/https://blog.roboflow.com/whats-new-in-yolov8/https://github.com/ultralytics/ultralytics

相关文章
|
2月前
|
人工智能 监控 算法
AI计算机视觉笔记二十 八:基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪
本文介绍了YOLOv8实例分割与DeepSORT视觉跟踪算法的结合应用,通过YOLOv8进行目标检测分割,并利用DeepSORT实现特征跟踪,在复杂环境中保持目标跟踪的准确性与稳定性。该技术广泛应用于安全监控、无人驾驶等领域。文章提供了环境搭建、代码下载及测试步骤,并附有详细代码示例。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
改进的yolo目标检测(yolo创新与改进)
改进的yolo目标检测(yolo创新与改进)
|
机器学习/深度学习 测试技术 计算机视觉
【计算机视觉 | ViT-G】谷歌大脑提出 ViT-G:缩放视觉 Transformer,高达 90.45% 准确率
谷歌大脑提出 ViT-G:缩放视觉 Transformer,高达 90.45% 准确率
|
6月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
244 0
|
存储 编解码 API
名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA(1)
名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA
484 0
名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA(1)
|
算法 计算机视觉
目标检测系列 | 无NMS的端到端目标检测模型,超越OneNet,FCOS等SOTA!(一)
目标检测系列 | 无NMS的端到端目标检测模型,超越OneNet,FCOS等SOTA!(一)
316 0
|
计算机视觉 异构计算
目标检测系列 | 无NMS的端到端目标检测模型,超越OneNet,FCOS等SOTA!(二)
目标检测系列 | 无NMS的端到端目标检测模型,超越OneNet,FCOS等SOTA!(二)
155 0
|
机器学习/深度学习 算法 固态存储
目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO!(一)
目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO!(一)
652 0
|
人工智能 计算机视觉 索引
目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO!(二)
目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO!(二)
495 0
|
机器学习/深度学习 编解码 机器人
NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(一)
NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(一)
180 0