在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）一直是一种突破性算法。自YOLO算法问世以来，它已经演变为许多版本，其中最受欢迎的版本是YOLOv5和YOLOv8。这两个版本都有独特的特点和优势，使它们在各自的领域表现出色。

在本文中，我们将比较YOLOv5和YOLOv8，看看哪一个在准确性和FPS方面更好。

相似之处（YOLOv5与YOLOv8）

• 骨干网络：YOLOv5和YOLOv8都使用CSPDarknet53骨干架构。

• anchor boxes：这两种算法都使用 anchor boxes 来提高目标检测的准确性。

• 非极大值抑制（NMS）：这两种算法都使用NMS来抑制同一目标的多次检测。

• 后处理：这两种算法都使用后处理技术来提高目标检测的准确性。

• 优化器：YOLOv5和YOLOv8都使用Adam优化器来训练模型。

• 激活函数：这两种算法在它们的架构中都使用Mish激活函数。

准确性比较（YOLOv5与YOLOv8）

YOLOv5以其在目标检测方面的准确性而闻名。它在准确性方面取得了最先进的表现，在COCO数据集上的平均精度为50.5%。YOLOv5在检测小物体方面也表现出色，而在以前的YOLO版本中，这是一个重大挑战。YOLOv5还在实际应用中表现出色，例如在视频流中检测行人。

YOLOv8在准确性方面胜过YOLOv5。YOLOv8s模型在COCO数据集上取得了平均精度为51.4%的成绩，而YOLOv8m模型在同一数据集上取得了平均精度为54.2%的成绩。YOLOv8还在检测小物体方面表现出色，并解决了YOLOv5的一些限制。

速度（FPS）比较（YOLOv5与YOLOv8）

YOLOv5经过高度优化，非常适用于实时应用，并且其FPS（每秒帧数）非常出色。版本'n'的FPS在其他版本中是最高的，使其成为实时应用的首选。

YOLOv8在CPU上的FPS低于YOLOv5，但仍然适用于实时应用，并且在某些GPU上的FPS高于YOLOv5。YOLOv8的'n'版本适用于嵌入式设备，如Jetson Nano。

图-1.3：不同设备上的FPS比较

结论

如果您需要准确地检测小物体，YOLOv5和YOLOv8都是有效的选择。但是，如果您需要在不支持GPU的设备上部署解决方案，YOLOv5可能更合适。另一方面，如果您注重速度并且可以使用GPU支持，YOLOv8可能是更有价值的选择。总的来说，截止到写作本文的时间，与以前的YOLO变种相比，YOLOv5和YOLOv8都在速度和准确性方面表现出色。

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