背景

YOLOv8 和 YOLOv5 都是基于 DarkNet-53 模型的现代目标检测器，它们都具有一些共同的特性，如使用锚框来提升检测准确性以及非极大值抑制（NMS）技术来减少误检。然而，两者在这些特性方面的实现有所不同，这影响了它们的性能和应用场景。

准确性：

• YOLOv5 在准确性方面达到了较高的水平，特别是在检测小物体的能力上取得了显著进步，但在之前版本的 YOLO 中是一个较大的挑战。

• YOLOv8 在准确性方面超越了 YOLOv5，尤其是在 COCO 数据集上的平均精度，其中“n”版本的 YOLOv8 在 CPU上提供了相当高的 FPS，而在某些支持 GPU 的硬件上可能提供更高的 FPS。

速度：

• YOLOv5 由于其较小的模型大小和较少的计算量，相对于 YOLOv8 拥有更好的速度，尤其在使用 CPU 时。

• YOLOv8 虽然在某些情况下不如 YOLOv5 快，但仍能在不支持 GPU 的设备上提供可接受的速度，尤其是对于嵌入式系统如 Jetson Nano。

适用性：

• YOLOv5 因其快速性和在小物体检测上的优势，特别适合于实时目标检测任务。

• YOLOv8 由于其在准确率和复杂模型结构上的优势，更适合那些需要较高检测准确性的场合。

综上所述，如果您的目标是进行实时的小物体检测，YOLOv5 将是一个不错的选择。而对于需要高准确率的检测任务，YOLOv8 会提供更高的性能。