YOLOv5与YOLOv8在模型结构上有何主要差异？

Question

**问题：** YOLOv5与YOLOv8在模型结构上有何主要差异？请从主干网络、特征金字塔、检测头、激活函数等方面对比说明。

Answer 1

YOLOv5 与 YOLOv8 模型结构差异深度解析

YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的代表性模型，经历了多个版本的迭代。YOLOv5 和 YOLOv8 是当前工业界广泛使用的两个版本，它们在模型结构、性能、易用性等方面均有显著差异。本文将从主干网络（Backbone）、特征金字塔（Neck）、检测头（Head）、激活函数等角度，对这两个版本进行系统性对比。

1. 主干网络（Backbone）对比

主干网络负责提取图像的高层次语义特征，是模型性能的基础。

• YOLOv5： 使用的是改进版的CSPDarknet53作为主干网络，通过CSP（Cross Stage Partial）结构减少计算冗余，提高特征复用率。
• YOLOv8： 引入了全新的C2f模块（Compound scaled CSP），进一步优化了特征提取效率，并支持模型缩放（如YOLOv8n、YOLOv8s等不同规模版本）。

特性	YOLOv5	YOLOv8
主干网络名称	CSPDarknet53	C2f (Compound CSP)
模块设计	CSP模块	改进的CSP模块 + 可扩展性设计
支持模型缩放	否	是（n/s/m/l/x）

2. 特征金字塔（Neck）对比

特征金字塔用于融合不同层次的特征图，提升多尺度目标检测能力。

• YOLOv5： 使用FPN+PANet结构，结合自上而下与自下而上的特征融合策略。
• YOLOv8： 改进了Neck结构，采用BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）进行更高效的多尺度特征融合。

graph TD A[Input Image] --> B[C2f Backbone] B --> C1[Feature Map 1] B --> C2[Feature Map 2] B --> C3[Feature Map 3] C1 --> D[BiFPN] C2 --> D C3 --> D D --> E[Detection Head]

3. 检测头（Head）对比

检测头负责最终的目标分类与位置预测。

• YOLOv5： 使用传统的解耦头结构（Decoupled Head），分别预测类别、对象性和边界框。
• YOLOv8： 引入了Task-Aligned Assigner机制，结合动态标签分配策略，提升训练效率与检测精度。

# YOLOv8检测头伪代码示意
class Detect(nn.Module):
    def __init__(self, nc=80, ch=()):
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.ch = ch  # channel sizes
        self.reg_max = 16
        self.cv2 = nn.ModuleList(...)
        self.cv3 = nn.ModuleList(...)
        self.dfl = DFL(self.reg_max)

4. 激活函数与优化策略对比

• YOLOv5： 使用LeakyReLU和SiLU（Sigmoid Linear Unit）混合激活函数。
• YOLOv8： 全面采用SiLU作为激活函数，结合更先进的正则化策略（如EMA、Cosine退火学习率）。

组件	YOLOv5	YOLOv8
激活函数	LeakyReLU / SiLU	SiLU
标签分配策略	静态Anchor匹配	Task-Aligned Assigner
训练优化策略	SGD + StepLR	AdamW + CosineLR