В настоящее время существует несколько аналогов YOLOv8, которые также обеспечивают высокую точность и скорость обнаружения объектов:

YOLOv5: это алгоритм обнаружения объектов, разработанный компанией Ultralytics, предшественник YOLOv8. YOLOv5 достигает высокой точности и скорости обнаружения объектов и является отличным выбором для задач обнаружения объектов в реальном времени.

EfficientDet: это алгоритм обнаружения объектов, разработанный компанией Google. EfficientDet использует эффективную архитектуру сети и предоставляет высокую точность обнаружения объектов при низкой вычислительной стоимости.

RetinaNet: это алгоритм обнаружения объектов, разработанный компанией Facebook AI Research. RetinaNet использует фокусировку на примерах (Focal Loss) для борьбы с проблемой несбалансированных классов объектов и показывает высокую точность обнаружения объектов на наборах данных с большим количеством классов.

SSD: это алгоритм обнаружения объектов, разработанный компанией Google. SSD использует сверточную нейронную сеть и предоставляет быстрый и точный метод обнаружения объектов в реальном времени.

Faster R-CNN: это алгоритм обнаружения объектов, разработанный компанией Microsoft Research. Faster R-CNN использует региональные сверточные нейронные сети для поиска объектов и показывает высокую точность обнаружения объектов при использовании глубоких нейронных сетей.
ปัจจุบัน YOLOv8 มีอะนาล็อกหลายตัว ซึ่งให้ความแม่นยำและความเร็วสูงในการตรวจจับวัตถุ: YOLOv5: นี่คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่พัฒนาโดย Ultralytics ซึ่งเป็นรุ่นก่อนของ YOLOv8 YOLOv5 มีความแม่นยำและความเร็วสูงในการตรวจจับวัตถุ และเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ EfficientDet: นี่คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่พัฒนาโดย Google EfficientDet ใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพและให้การตรวจจับวัตถุที่มีความแม่นยำสูงด้วยต้นทุนการคำนวณต่ำ RetinaNet: นี่คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่พัฒนาโดย Facebook AI Research RetinaNet ใช้ Focal Loss เพื่อต่อสู้กับปัญหาคลาสอ็อบเจ็กต์ที่ไม่สมดุล และแสดงความแม่นยำในการตรวจจับอ็อบเจ็กต์สูงบนชุดข้อมูลที่มีคลาสจำนวนมาก SSD: นี่คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่พัฒนาโดย Google SSD ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวนและให้วิธีการที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ R-CNN ที่เร็วขึ้น: นี่คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่พัฒนาโดย Microsoft Research R-CNN ที่เร็วขึ้นใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับภูมิภาคสำหรับการค้นหาวัตถุ และแสดงความแม่นยำในการตรวจจับวัตถุสูงเมื่อใช้โครงข่ายประสาทเชิงลึก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence