• Buradasın

    Yolov4 ve yolov8 farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    YOLOv4 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Performans ve Hız: YOLOv8, YOLOv4'e göre %10 daha hızlı ve %3 daha doğru sonuçlar sunar 1.
    • Mimari İyileştirmeler: YOLOv8, gelişmiş özellik çıkarımı ve daha verimli bir algılama süreci sağlayan son teknoloji ürünü backbone ve neck mimarileri kullanır 3. Ayrıca, YOLOv8 ankrajsız bölünmüş Ultralytics head kullanır 3.
    • Çok Yönlülük: YOLOv8, nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz/anahtar nokta tespiti ve sınıflandırma gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler 3.
    • Model Çeşitleri: YOLOv8, farklı performans gereksinimlerine hitap eden çeşitli önceden eğitilmiş modeller sunar 3.
    YOLOv4, gerçek zamanlı nesne tespiti için optimize edilmiş olup, yeni modelleme ve veri artırma teknikleriyle YOLO ailesinin katkılarını sürdürür 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    YOLOv3 ve YOLOv8 farkı nedir?

    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.

    Yolov3 ve yolov4 farkı nedir?

    YOLOv3 ve YOLOv4 arasındaki bazı farklar: Doğruluk: YOLOv4, YOLOv3'e göre %8 daha yüksek doğruluk sağlar. Karmaşıklık: YOLOv4'ün ağ yapısı daha büyüktür (161 katman vs. 106 katman). Performans Süresi: Tek bir görüntüyü işlemek için YOLOv3'ün ortalama tahmin süresi 37,5 ms, YOLOv4 için ise 42,5 ms ile 50 ms arasında değişmektedir. Özellikler: YOLOv4, yeni modelleme ve veri artırma teknikleri ile YOLO ailesinin birçok araştırma katkısını sürdürür. YOLOv3 ve YOLOv4, nesne tespiti görevleri için tasarlanmıştır ve her iki model de çeşitli gerçek dünya senaryolarında etkinlikleriyle bilinir.

    Yolo ne anlatıyor?

    Yolo filmi, Le Ying'in yıllardır evde oturduktan sonra toplumdan uzaklaşıp kendini sosyal çevrelerden soyutlamasını ve daha sonra hayatını farklı bir şekilde yaşamaya başlamasını anlatıyor. Bir gün, boks antrenörü Hao Kun ile tanışan Le Ying, hayatının olumlu bir döneme gireceğini düşünürken, zorluklarla karşılaşır ve hareketli hayatı yeni bir başlangıç yapar.