我是初学者，只是看了李沐先生的视频，想做一个用yolo实现安全帽检测的项目。
发现现在yolo出到了v8，但是去知网上一搜，v6，7，8的文章几乎搜不到，全都是v5的，为什么？
我可以使用yolov8吗？各位有什么建议呢
除了v5和v8没论文，其他两个是有的：
yolov6：https://arxiv.org/abs/2209.02976
yolov7：https://arxiv.org/abs/2207.02696
yolov8:https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/204
v8论文作者说还在写，不过按照V5时说写论文，到现在也没下文来看，v8论文估计有点悬。
至于为什么全是V5的，原因很简单，从每个大版本来看，V5易用性是最高的，使用体验也是最好的，这就是为什么这么多基本上都是关于V5的论文。
至于你使用啥，初学者我还是比较推荐V5，代码层次啥的清晰，不会像V8那样各种继承重写，绕来绕去的。V8相当于是个框架了，易用性不如v5，但是精度和速度上面会比V5好一些些。如果你不改源码啥的，v8用的体验还可以，但是如果你希望自定义网络啥的，需要改到源码的，那还是推荐V5吧。如果你是老手，那么你可以忽略这条，随便用哪个都行。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
Yolo是一个非常流行的目标检测算法，在不断地发展和改进。每个版本的Yolo都有相应的论文发表，其中比较有代表性的有Yolo v2、Yolo v3和Yolo v4。对于Yolo v6、v7、v8，目前并没有相应的官方论文发表。
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这并不意味着Yolo v6、v7、v8是不存在的或者不可用的。实际上，这些版本是由社区开发的，并使用了各种不同的技术和改进，例如使用不同的骨干网络、特征提取器等等。然而，由于这些版本没有相应的官方论文支持，因此其性能和改进可能没有得到足够的验证和证明。
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对于初学者来说，建议使用官方支持的版本，如Yolo v4，以获得更好的性能和稳定性。如果你想使用Yolo v6、v7或v8，可以在Github上找到相应的代码实现，并结合实际情况进行测试和验证。
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关于您想做的安全帽检测项目，使用Yolo是一个不错的选择。您可以使用PyTorch实现Yolo，并使用已经训练好的模型或自己训练模型来检测安全帽。此外，还可以使用一些预处理技术，如数据增强和模型融合等，来提高模型的性能。