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yolov8和yolov5检测头区别

时间: 2025-03-27 13:27:10 浏览: 114

### YOLOv8与YOLOv5检测头架构的区别 #### 耦合头 vs 解耦头 YOLOv5采用的是耦合头(Coupled Head)结构，在这种设计下，分类和定位任务共享相同的卷积层。这虽然简化了模型的设计，但在处理复杂场景时可能会降低性能。相比之下，YOLOv8引入了解耦头(Decoupled-Head)[^1]。通过将分类分支和回归分支完全分开，每个分支可以专注于特定的任务：一个负责物体类别的预测，另一个则用于边界框坐标的估计。这样的改进不仅提高了模型精度，还增强了灵活性和可扩展性[^3]。 #### 多尺度特征融合除了基本的头部结构调整外，YOLOv8还在多尺度目标检测方面进行了优化。基于Damo-YOLO和DyHead的技术思路，新版本能够更有效地利用不同层次的特征图来捕捉大小各异的目标对象[^2]。这意味着对于小尺寸或远距离物品的识别能力得到了显著提升。 ```python # 这里展示了一个简单的解耦头实现框架示意 class DecoupledHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super().__init__() self.cls_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3) self.reg_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3) def forward(self, x): cls_out = self.cls_conv(x) # 分类分支 reg_out = self.reg_conv(x) # 回归分支 return (cls_out, reg_out) ```

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