YOLOv8 vsYOLO-YOLO：详细技术比较
选择正确的物体检测模型对于计算机视觉项目至关重要。本页对Ultralytics YOLOv8 和YOLO 这两种最先进的模型进行了技术比较，分析了它们的架构、性能和应用。
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8YOLO 是YOLO 系列的最新迭代产品，以其在物体检测和其他视觉任务（如实例分割和姿态估计）中兼顾速度和准确性而著称。YOLOv8 由Ultralytics 公司的 Glenn Jocher、Ayush Chaurasia 和 Jing Qiu 开发，于 2023-01-10 发布，在之前YOLO 版本的基础上进行了架构改进，并注重用户友好性。其文档强调了易用性和多功能性，使其适用于从初学者到专家的各种应用和用户。
优势：
- 性能 YOLOv8 实现了最先进的 mAP，同时保持了惊人的推理速度。它提供各种模型大小（n、s、m、l、x），以满足不同的计算需求。
- 多功能性：除物体检测外，YOLOv8 还支持多种视觉任务，包括分割、分类和姿态估计，为各种计算机视觉需求提供了统一的解决方案。
- 易于使用：Ultralytics 提供全面的文档和工具，简化了培训、部署以及与Ultralytics HUB 等平台的集成。
- 社区支持：庞大而活跃的开源社区可确保持续改进和广泛支持。
弱点
- 资源密集型：较大的YOLOv8 模型需要大量计算资源进行训练和推理。
- 优化需求：对于资源极其有限的设备，可能需要进一步优化，如修剪模型。
使用案例：
YOLOv8 的多功能性使其成为广泛应用的理想选择，从安防系统和智能城市中的实时视频分析，到医疗保健和制造业中的复杂任务。它的易用性还使其成为快速原型设计和开发的绝佳选择。
DAMO-YOLO
YOLO-YOLO是阿里巴巴集团开发的物体检测模型，于2022-11-23发表在ArXiv上。YOLO -YOLO由徐向哲、蒋奕琦、陈伟华、黄一伦、张元和孙秀宇撰写，致力于通过采用创新技术来创建一个快速、准确的检测器。这些技术包括基于 NAS 的骨干网、高效的 RepGFPN 和 ZeroHead，以及 AlignedOTA 和蒸馏增强等高级训练策略。官方文档和GitHub 存储库提供了有关其架构和实现的详细信息。
优势：
- 高精确度：YOLO 专为高精度而设计，可获得极具竞争力的 mAP 分数，在需要精确物体检测的场景中表现尤为突出。
- 高效设计：ZeroHead 等建筑创新技术有助于简化模型，在精确性和计算效率之间取得平衡。
- 先进技术：采用神经架构搜索（NAS）等尖端技术进行主干设计，采用 AlignedOTA 技术进行优化训练。
弱点
- 任务多样性有限：主要侧重于物体检测，缺乏YOLOv8 的多任务功能。
- 文档和社区：与YOLOv8 相比，YOLO -YOLO 的社区规模可能较小，文档内容也不够丰富，这可能会给新用户或寻求广泛支持的用户带来挑战。
- 推理速度：YOLOv8 虽然高效，但在标准基准上与YOLOv8 进行的直接速度比较并不容易获得，而且速度可能因具体实现和硬件而异。
使用案例：
YOLO 非常适合对检测精度要求极高的应用，例如自动驾驶、高精度工业检测和先进的视频监控系统。DAMO-YOLO 注重准确性和效率，因此在需要进行详细、可靠的物体检测的应用场景中，DAMO-YOLO 是一个强有力的竞争者。
性能对照表
| 模型 | 尺寸 （像素） |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX （毫秒） |
速度 T4TensorRT10 (ms) |
params (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 1.47 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 2.66 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 5.86 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 9.06 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 14.37 | 68.2 | 257.8 |
| DAMO-YOLOt | 640 | 42.0 | - | 2.32 | 8.5 | 18.1 |
| DAMO-YOLOs | 640 | 46.0 | - | 3.45 | 16.3 | 37.8 |
| DAMO-YOLOm | 640 | 49.2 | - | 5.09 | 28.2 | 61.8 |
| DAMO-YOLOl | 640 | 50.8 | - | 7.18 | 42.1 | 97.3 |
结论
YOLOv8 和YOLO 都是功能强大的对象检测模型。YOLOv8 以其多功能性、易用性和强大的社区性脱颖而出，适用于各种任务和开发场景。YOLO 在精确度和高效设计方面表现出色，是要求精确对象检测的应用的最佳选择。对其他型号感兴趣的用户也可以根据自己的具体需求和优先级考虑YOLOv7、YOLOv9 或YOLOX。
