yolov8s对比yolov7哪个版本

YOLOv8s是YOLO（You Only Look Once）系列的最新轻量级版本，而YOLOv7是YOLOv6的后续改进版。YOLov8s相比YOLOv7有以下几个特点：

1. **更小的模型大小**：由于采用了更多的剪枝技术和量化技术，YOLov8s通常具有更小的模型大小，这使得它适合于内存有限的设备如嵌入式系统和移动设备。

2. **更高的速度**：尽管模型小，但通过优化算法和结构，YOLov8s在保持高准确性的前提下，推理速度更快，适合实时应用。

3. **简化设计**：YOLOv8s的设计相对简洁，旨在提供易用性和效率，同时减少了训练时间和计算资源需求。

4. **更新的技术**：它可能会包含YOLOv7中的一些最新研究进展，比如特征金字塔网络、跨层连接等。

然而，YOLOv7作为较新的版本，在某些方面可能具有更好的性能提升，例如精度的提升或者对更大规模数据集的适应性更强。