En pruebas realizadas con imágenes microfluídicas borrosas, el modelo YOLOv8 demostró ser más adaptable frente a condiciones difíciles, mientras que YOLOv5 presentó buen rendimiento en escenarios controlados pero puede requerir ajustes específicos para detectar desechos marinos complejos.
El experimento consistió en evaluar ambos modelos en imágenes con ruido, baja resolución y objetos parcialmente ocluidos. YOLOv8 mostró mayor robustez a la degradación de la señal y mejor capacidad de generalización cuando se combinó entrenamiento con aumentos de datos y técnicas de regularización. YOLOv5, por su parte, respondió bien tras una optimización focalizada en la tarea, como anotaciones adicionales, aumento de datos orientado y ajustes de umbral de confianza.
Desde la perspectiva práctica, esto implica que para proyectos con condiciones visuales muy adversas y necesidad de un despliegue rápido, YOLOv8 suele ser la opción más flexible. En proyectos donde la precisión en una tipología de objeto muy concreta es crítica, invertir en ajustes y fine tuning de YOLOv5 puede resultar rentable.
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En resumen, para detección de objetos acuáticos desafiantes: elegir YOLOv8 facilita la adaptabilidad a imágenes borrosas y condiciones variables, mientras que YOLOv5 puede ofrecer precisión muy alta tras ajustes específicos. En Q2BSTUDIO podemos evaluar tu caso, diseñar la solución óptima de software a medida e integrar capacidades de ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA y Power BI para transformar datos en valor.