Precision and Adaptability of YOLOv5 and YOLOv8 in Dynamic Robotic Environments

最近实时目标检测框架的进展促进了在机器人系统中应用的广泛研究。本研究提供了YOLOv5和YOLOv8模型的比较分析，挑战了后者在性能指标上的优越性的普遍假设。与最初的预期相反，YOLOv5模型在目标检测任务中表现出了可比甚至更好的精度。我们的分析探讨了导致这些发现的潜在因素，例如模型架构复杂性、训练数据集差异和现实世界的适用性。通过严格的测试和消融研究，我们提出了对每个模型能力的细致理解，为选择和优化机器人应用的目标检测框架提供了深入见解。这项研究的影响延伸到更有效和上下文适应性系统的设计，强调了评估模型性能的整体方法的必要性。

比较研究YOLOv5和YOLOv8模型在机器人系统中的物体检测表现，探究它们在模型架构、训练数据集和实际应用等方面的差异和影响因素。

YOLOv5模型在物体检测任务中表现出与YOLOv8模型相媲美甚至更好的精度，且模型架构更简单，训练数据集变化对其影响较小。研究结果提供了选择和优化物体检测框架的洞见，重视评估模型性能的整体性。

通过严格的测试和消融研究，深入了解了YOLOv5和YOLOv8模型的能力，实验数据和代码已开源。研究结果可为设计更高效和上下文适应性更强的系统提供指导，值得进一步深入研究。

与该研究相关的研究包括： 1. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 2. EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 3. CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection