Yolov8与Yolov11的主要差异分析.docx

简介：
本文档详细对比了YOLOv8和最新版本YOLOv11在模型架构、性能指标及应用场景上的主要区别，旨在为研究人员和技术开发者提供参考。 YOLOv8 和 YOLOv11 是 YOLO（You Only Look Once）系列中的两个版本，在目标检测和图像分割领域均有出色表现。以下是它们之间的主要区别： 一、网络结构与特征提取能力 - **YOLOv8**：采用了较深的网络结构及更复杂的特征提取方法，以提高模型性能；支持多尺度检测，能够有效处理不同大小的目标。 - **YOLOv11**：在 YOLOv8 的基础上进行了进一步优化，引入了改进后的骨干和颈部架构来增强其特征抽取能力。使用 C3K2 模块替代了原先的 C2 和 C3 块，并新增了一个类似于自注意力机制的特征增益模块（C2PSA），这提升了物体检测精度及复杂任务的表现。 二、性能与准确性 - **YOLOv8**：在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测准确度；能够直接从图像输入端到分类结果输出简化了训练和部署过程。 - **YOLOv11**：在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度（mAP），使用比 YOLOv8 少 22% 的参数量，并且推理速度较 YOLOv10 提升约 2%，为实时应用场景提供了更好的支持。 三、任务支持与应用范围 - **YOLOv8**：主要用于目标检测和图像分割领域，在自动驾驶及视频分析等领域中有着广泛应用。