yolov5和yolov8的区别
1. yolov5有建议框，yolov8没有建议框
2. yolov5标签中有自信度，而yolov8没有自信度。因为自信度是建议框和真实框的交集
3. yolov5有三个损失函数，回归问题：预测框和建议框的损失(中心点宽高偏移量的损失)：CIOU+FocalLoss损失函数，。分类问题：目标分类的损失是BECLoss
4. yolov8有两个损失函数，回归问题：预测框和真实框的损失(中心点宽高偏移量的损失)：CIOU)DFL损失函数。分类问题：目标分类的损失是BECLoss
5. yolov5中标签shape是[N,5+class_name] yolov8中标签shape是[N,4+class_name]
6. yolov8的网络中C3模块改为C2F，特征融合，增强了特征的表达能力。
7. yolov5的网络配置文件：yolov5\models\yolov8l.yam, yolov8n.yam, yolov8m.yam, yolov8s.yam, yolov8x.yam。yolov8的网络配置文件：ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml 简化了
8. yolov8的任务配置文件：ultralytics\cfg\default.yaml 合并训练、验证、侦测、超参数等的配置参数，而yolov5的任务配置是train/detect.py代码里的参数。
9. 侦测头：解耦头，将分类和BBOX回归分开
