YOLOv5 vs YOLOv8 là hai phiên bản nổi bật trong dòng mô hình YOLO cho bài toán nhận diện vật thể. Bài viết này Cốc Cốc sẽ cùng bạn phân tích chi tiết sự khác biệt giữa YOLOv5 và YOLOv8 ở nhiều khía cạnh: kiến trúc, tính năng, độ chính xác, tốc độ, khả năng sử dụng và cộng đồng hỗ trợ, từ đó giúp bạn dễ dàng đưa ra lựa chọn phù hợp cho dự án AI của mình.
Nội dung chính
Tổng quan về YOLOv5 và YOLOv8
YOLOv5 do Ultralytics phát hành năm 2020, nhanh chóng trở thành một trong những mô hình nhận diện vật thể phổ biến nhất nhờ ưu điểm nhanh, nhẹ, dễ triển khai. Mô hình được xây dựng trên PyTorch, có nhiều phiên bản từ nhỏ (n) đến lớn (x), phù hợp cho cả nghiên cứu lẫn ứng dụng thực tế.
Đến năm 2023, Ultralytics giới thiệu YOLOv8 – bản nâng cấp trực tiếp của YOLOv5 với nhiều cải tiến vượt trội. Điểm mới nổi bật là kiến trúc anchor-free, thay cho head anchor-based truyền thống, giúp đơn giản hóa quá trình huấn luyện và tăng độ chính xác. Ngoài nhiệm vụ detection, YOLOv8 còn hỗ trợ đa tác vụ như segmentation, classification và pose estimation.
Cả YOLOv5 và YOLOv8 đều mã nguồn mở, hỗ trợ triển khai real-time từ thiết bị biên đến cloud. YOLOv8 tiếp tục giữ giấy phép AGPL-3.0, tích hợp API Python và CLI tương tự YOLOv5. Nhờ sự tương đồng này, người dùng có thể chuyển đổi từ YOLOv5 sang YOLOv8 dễ dàng, tận dụng lại dataset và pipeline huấn luyện có sẵn.
Biểu đồ này chứng minh YOLOv8 và các phiên bản YOLO gần đây có ưu thế vượt trội về hiệu năng (cả tốc độ lẫn độ chính xác) so với YOLOv5 và các mô hình trước đó.
Cụ thể:
- Trục X (ngang): Latency (độ trễ) tính trên GPU T4 với TensorRT10 FP16, đơn vị là mili-giây mỗi ảnh (ms/img). Giá trị càng thấp thì tốc độ xử lý càng nhanh.
- Trục Y (dọc): COCO mAP@0.5-0.95 (độ chính xác trung bình), giá trị càng cao thì mô hình càng chính xác.
So sánh kiến trúc và tính năng Yolov5 vs Yolov8
Về kiến trúc, YOLOv5 sử dụng backbone CSPNet nhằm chia nhỏ và hợp nhất luồng dữ liệu, giúp giảm dư thừa và tăng tốc huấn luyện. Neck của YOLOv5 dựa trên PANet để kết hợp đặc trưng đa tầng, trong khi head vẫn sử dụng anchor boxes cố định để dự đoán tọa độ và nhãn đối tượng.
Cấu trúc mô hình có thể được tìm thấy trong yolov5l.yaml
Ngược lại, YOLOv8 được thiết kế hiện đại hơn với cấu trúc anchor-free, loại bỏ anchor boxes và cho phép dự đoán trực tiếp. PANet được thay bằng PAFPN kết hợp module C2f, cải thiện khả năng trích xuất và khuếch đại đặc trưng.
Kiến trúc của YOLOv8 được trình bày bởi người dùng GitHub RangeKing
Về tính năng, YOLOv5 chủ yếu phục vụ object detection (dù có biến thể segmentation), trong khi YOLOv8 là framework thống nhất, hỗ trợ đa tác vụ gồm detection, segmentation, classification và pose estimation. Đặc biệt, YOLOv8 còn tích hợp sẵn object tracking, trong khi YOLOv5 cần thư viện ngoài như DeepSORT.
Ngoài ra, YOLOv8 tối ưu trải nghiệm lập trình nhờ lớp YOLO() trong Python, cho phép load mô hình, chạy inference nhanh chóng và xuất ra nhiều định dạng (ONNX, TensorRT…), giúp dễ dàng triển khai trong thực tế.
Hiệu năng (độ chính xác và tốc độ)
YOLOv8 thể hiện ưu thế rõ rệt so với YOLOv5 về độ chính xác. Theo Ultralytics, YOLOv8-s đạt mAP ~50,3% trên COCO, cao hơn ~3 điểm so với YOLOv5-s (~47%), nhờ kiến trúc anchor-free và thuật toán huấn luyện tối ưu.
Về tốc độ, YOLOv8 vẫn duy trì khả năng real-time inference, thậm chí một số biến thể còn nhanh hơn, như YOLOv8-nano vượt YOLOv5-nano, trong khi YOLOv8-large gần tương đương YOLOv5-large về FPS. Với phiên bản lớn nhất, YOLOv8x suy luận chậm hơn đôi chút nhưng đạt độ chính xác cao hơn. Nhìn chung, YOLOv8 cải thiện cả chất lượng dự đoán lẫn tốc độ, đặc biệt ở các mô hình nhỏ và trung bình.
Hình ảnh cho thấy YOLOv8 vượt trội hơn YOLOv5, YOLOv6 và YOLOv7 cả về tốc độ lẫn độ chính xác.
Từ video chúng ta có thể thấy: Từ video có thể thấy YOLOv8 nhận diện chính xác hơn khi phát hiện cả lemon (0.90) và mask (0.75), trong khi YOLOv5 chỉ phát hiện mask với độ tin cậy thấp (~0.64). Ngoài ra, YOLOv8 cho phản hồi nhanh và mượt hơn, xử lý đồng thời nhiều đối tượng trong cùng khung hình hiệu quả hơn YOLOv5.
Độ dễ sử dụng và cộng đồng hỗ trợ
YOLOv5 nhanh chóng phổ biến nhờ tính thân thiện với người dùng. Ngay từ khi ra mắt, đã có nhiều tutorial, Colab notebook và blog đa ngôn ngữ, giúp người mới dễ tiếp cận. Chỉ cần chạy detect.py cùng vài tham số là có thể inference, trong khi tính ổn định qua nhiều bản cập nhật khiến YOLOv5 phù hợp cho production.
YOLOv8 kế thừa ưu điểm này nhưng còn tiện lợi hơn. Ultralytics phát hành gói Python ultralytics, cho phép gọi model.predict(…) trực tiếp trong code, dễ dàng tích hợp vào ứng dụng lớn. Ngoài ra, Ultralytics HUB mang đến nền tảng MLOps trực quan, hỗ trợ train và quản lý mô hình trên cloud ngay cả với người ít kinh nghiệm.
Cả hai đều hỗ trợ export sang ONNX, TFLite cho thiết bị biên và di động. Tuy nhiên, vì YOLOv8 còn mới, thư viện có thể thay đổi nhanh, đòi hỏi developer theo sát cập nhật.
Nên chọn YOLOv5 hay YOLOv8?
Việc chọn YOLOv5 hay YOLOv8 phụ thuộc nhu cầu dự án. Với hệ thống đã ổn định và không đòi hỏi độ chính xác quá cao, YOLOv5 vẫn là lựa chọn an toàn. Mô hình này có cộng đồng lớn, nhiều pre-trained model cho tác vụ chuyên biệt (như nhận diện biển số, y tế), giúp tiết kiệm thời gian và chi phí triển khai.
Ngược lại, nếu bắt đầu dự án mới hoặc cần hiệu năng tối đa, YOLOv8 là lựa chọn phù hợp. Nhờ kiến trúc anchor-free hiện đại, YOLOv8 thường nhanh và chính xác hơn trong benchmark, đồng thời hỗ trợ đa tác vụ như segmentation, classification hay pose estimation.
Về trải nghiệm, YOLOv5 thân thiện với người mới, nhưng YOLOv8 với API thống nhất và Ultralytics HUB lại thuận tiện hơn khi tích hợp vào ứng dụng quy mô lớn.
Qua so sánh YOLOv5 vs YOLOv8, có thể thấy mỗi phiên bản đều có thế mạnh riêng: YOLOv5 nổi bật với sự ổn định, dễ triển khai và cộng đồng hỗ trợ rộng lớn; trong khi YOLOv8 mang đến nhiều cải tiến mới, tăng độ chính xác và tốc độ xử lý. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu thực tế: nếu bạn cần sự chắc chắn, dễ áp dụng ngay thì YOLOv5 là lựa chọn an toàn; còn nếu muốn tận dụng công nghệ mới nhất và hướng tới hiệu năng vượt trội, YOLOv8 sẽ là lựa chọn đáng đầu tư.
