• Buradasın

    YOLOv3 ve YOLOv8 farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır:
    • YOLOv3, Darknet-53 mimarisi ve Çoklu Ölçekli Özellik Haritaları kullanır 35. YOLOv8 ise CSPDarknet-AA adlı daha gelişmiş bir mimari kullanır 5.
    • YOLOv3, küçük nesneleri daha iyi tespit edebilir ve 80 farklı nesne sınıfını tanıyabilir 3. YOLOv8 ise daha iyi genelleme yetenekleri sunar ve veri artırma tekniklerinde yenilikler içerir 23.
    • YOLOv3, dengeli bir performans sunar, hem hız hem de doğruluk açısından 3. YOLOv8, daha yüksek doğruluk sağlar ancak biraz daha yavaştır 4.
    • YOLOv3, daha az hesaplama gücü gerektirir 3. YOLOv8 ise daha karmaşık bir yapıya sahip olduğu için daha fazla kaynak tüketebilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. yolov8.org
        1
      2. unite.ai
        2
      3. iozturk.com.tr
        3
      4. toxigon.com
        4
      5. encord.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yolov4 ve yolov8 farkı nedir?

    YOLOv4 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hız ve Doğruluk: YOLOv8, YOLOv4'e göre daha hızlı ve daha doğru nesne tespiti sağlar. 2. Ağ Mimarisi: YOLOv8, CSPDarknet-AA gibi daha gelişmiş bir ağ mimarisi kullanır. 3. Eğitim Stratejileri: YOLOv8, daha etkili model eğitimi için yeni eğitim stratejileri ve veri artırma teknikleri içerir. 4. Model Ölçeklenebilirliği: YOLOv8, farklı görevlere ve donanımlara göre özelleştirilebilirken, YOLOv4 daha genel bir yapıya sahiptir. 5. Küçük Nesnelerin Tespiti: YOLOv8, küçük ve örtüşen nesneleri daha iyi tespit edebilir.
    5 kaynak

    Yolov3 ve yolov4 farkı nedir?

    YOLOv3 ve YOLOv4 arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv4, daha gelişmiş bir sinir ağı mimarisi kullanır. - YOLOv4, CSPNet (Cross Stage Partial Networks) kullanır. - YOLOv4, Mish aktivasyon fonksiyonunu kullanır. - YOLOv4, veri artırma teknikleri (mosaic ve self-adversarial training) kullanır. - YOLOv4, daha yüksek hız ve doğruluk sunar.
    5 kaynak

    Yolo ne anlatıyor?

    YOLO (You Only Look Once), gerçek zamanlı nesne tespiti için kullanılan popüler bir algoritmadır. YOLO'nun anlattığı konular: - Çalışma prensibi: YOLO, görüntüyü belirli sayıda hücreden oluşan bir ızgaraya böler ve her bir hücrenin içinde bir nesne olup olmadığını tahmin eder. - Uygulama alanları: Güvenlik ve gözetim, otonom araçlar, drone teknolojisi ve medikal görüntüleme gibi çeşitli alanlarda kullanılır. - Avantajları: Hızlı ve verimli, yüksek doğruluklu, bütünsel yaklaşım sunan ve hesaplama verimliliği sağlayan bir modeldir. - Gelişimi: YOLO'nun farklı versiyonları (YOLOv1, YOLOv2, vb.) çıkmış ve her yeni sürümde doğruluk ve hız iyileştirmeleri yapılmıştır.
    5 kaynak