現在、いくつかのYolov8アナログがあり、これはオブジェクトの検出の高い精度と速度も提供します。

Yolov5：これは、Yolov8の前身であるUltralyticsによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。Yolov5は、オブジェクトの高い精度と検出速度に達し、オブジェクトをリアルタイムで検出するタスクに最適です。

EfficientDet：これは、Googleが開発したオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。EfficientEttは、ネットワークの効果的なアーキテクチャを使用しており、低い計算コストでオブジェクトの検出の精度を高めます。

RETINANET：これは、Facebook AI Researchによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。Retinanetは、例に焦点を当ててオブジェクトの不均衡なクラスの問題に対抗し、多数のクラスを持つデータセットでオブジェクトを検出する高精度を示します。

SSD：これは、Googleが開発したオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。SSDは、スパニングニューラルネットワークを使用し、オブジェクトをリアルタイムで検出するための迅速で正確な方法を提供します。

より速いR-CNN：これは、Microsoft Researchによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。R-CNNは、地域のスパークルニューラルネットワークを使用してオブジェクトを検索し、深いニューラルネットワークを使用するときにオブジェクトを検出する高精度を示します。
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.