yolov5和yolov8的区别是什么

YOLOv5 和 YOLOv8 是两种不同版本的 YOLO (You Only Look Once) 实现，它们是用于目标检测的开源深度学习模型。主要区别如下：

1. 模型架构：YOLOv5 使用了一个简单的卷积神经网络 (CNN) 架构，而 YOLOv8 则使用了更加复杂的网络架构，包括多个残差单元 (Residual Unit) 和多个分支。

2. 速度：YOLOv5 相较于 YOLOv8 更快，因为它的模型更小且更简单。

3. 准确率：YOLOv8 相较于 YOLOv5 在准确率方面有更高的表现，因为它的模型更加复杂。

4. 实际应用：YOLOv5 适用于实时目标检测任务，而 Y