Yolov8与Yolov11的主要差异分析.docx
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简介：
本文档深入比较了YOLOv8与YOLOv11之间的主要技术差异，包括架构更新、性能优化及应用场景等，为研究者和开发者提供参考。
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都有出色的表现。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以及更复杂的特征提取方法，以提高模型性能，并支持多尺度检测，能够有效应对不同大小的目标。
- **YOLOv11** 在 YOLOv8 的基础上进行了进一步优化。它引入了改进的骨干和颈部架构来增强特征提取能力；采用了 C3K2 模块替代原先的 C2 和 C3 块，并新增了一个类似于自注意力机制的特征增强模块（C2PSA），这提高了物体检测精度，特别是在处理复杂任务时表现更佳。
二、性能与准确性：
- **YOLOv8** 在保持高检测速度的同时进一步提升了检测准确度。它可以简化训练和部署过程，直接从图像输入端到分类结果输出。
- **YOLOv11** 则在 COCO 数据集上实现了更高的均值平均精度（mAP），同时使用比 YOLOv8 少 22% 的参数量，这表明计算效率更高。此外，在推理速度方面也比 YOLOv10 快约 2%，为实时应用提供了更好的支持。
三、任务支持与应用场景：
- **YOLOv8** 主要应用于目标检测和图像分割的任务。
- 在自动驾驶和视频分析等领域中，这两款模型均表现出色。
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