YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki bazı temel farklar şunlardır: Model Mimarisi: YOLOv8, önceki YOLO sürümlerinin üzerine inşa edilen, mimari iyileştirmeler ve yeni özellikler sunan çok yönlü ve güçlü bir modeldir. Performans: YOLOv8, farklı model boyutlarında etkileyici çıkarım hızlarını korurken mükemmel mAP (Ortalama Hassasiyet) elde eder. Görev Çok Yönlülüğü: YOLOv8, nesne algılama, segmentasyon, poz tahmini ve sınıflandırma gibi geniş bir görüntü yapay zeka görevlerini destekler. Hesaplama Kaynakları: Daha büyük YOLOv8 modelleri, eğitim ve çıkarım için daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. Kullanım Kolaylığı: YOLOv8, eğitim, doğrulama ve dağıtımı basitleştiren kapsamlı belgeler ve kullanıcı dostu araçlar sunar. Bu farklar, özel proje gereksinimlerine ve kaynak kısıtlamalarına göre seçim yapmayı gerektirir.