Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
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 23. YOLOv3 ise 2018 yılında piyasaya sürülmüş ve daha verimli bir temel ağ, çoklu çapa ve uzaysal piramit havuzu gibi özelliklerle modelin performansını artırmıştır 3.
- Performans: YOLOv8, farklı model boyutlarında etkileyici çıkarım hızlarını korurken mükemmel mAP (Ortalama Hassasiyet) elde eder 2. YOLOv3, 66.9% doğruluk oranına ulaşmıştır 3.
- Görev Çok Yönlülüğü: YOLOv8, nesne algılama, segmentasyon, poz tahmini ve sınıflandırma gibi geniş bir görüntü yapay zeka görevlerini destekler 23. YOLOv3, daha çok nesne algılama üzerine odaklanmıştır 1.
- Hesaplama Kaynakları: Daha büyük YOLOv8 modelleri, eğitim ve çıkarım için daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir 2.
- Kullanım Kolaylığı: YOLOv8, eğitim, doğrulama ve dağıtımı basitleştiren kapsamlı belgeler ve kullanıcı dostu araçlar sunar 2.
Bu farklar, özel proje gereksinimlerine ve kaynak kısıtlamalarına göre seçim yapmayı gerektirir 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: