yolov8n.pt和yolov8s.pt的区别

不同预训练模型文件的区别
对于YOLOv8的不同预训练模型文件而言，yolov8n.pt 和 yolov8s.pt 主要在模型复杂度和性能表现上存在差异。
模型精度与推理速度
整体对比来看，yolov8n.pt 模型的精度最低，而 yolov8s.pt 的精度稍高一些[^1]。尽管如此，在实际应用中，考虑到综合因素，有时会选择使用 yolov8n.pt 作为最终的线上推理模型[^2]。
参数量与计算资源需求
由于 yolov8n.pt 属于更小型的网络架构，因此其参数量较少，所需的计算资源也相对较低；相比之下，yolov8s.pt 虽然仍然属于较为紧凑的设计，但在参数规模上有一定增加，这使得它能够在一定程度上提供更好的检测效果，同时也意味着更高的硬件开销。
import torch
from ultralytics import YOLO

model_n = YOLO('yolov8n.pt')
model_s = YOLO('yolov8s.pt')

print(f"Model n parameters count: {sum(p.numel() for p in model_n.parameters())}")
print(f"Model s parameters count: {sum(p.numel() for p in model_s.parameters())}")
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相关问题

要加载yolov8s.pt但是老是是yolov8n.pt

看起来你可能在使用YOLO（You Only Look Once）v8s模型的过程中遇到了一个版本混淆的问题，你原本期望加载的是yolov8s.pt文件，但实际却加载了yolov8n.pt文件。YOLOv8是一个实时目标检测模型系列，每个版本可能会有不同的权重文件命名。
首先，确认一下：

你是否确实在正确的文件夹中找到了yolov8s.pt文件？有时文件名可能会因为更新、误操作或文件管理问题而被误命名为yolov8n.pt。
模型的名称和版本是否对应？YOLOv8有多个变体，比如v8s、v8m等，确保你加载的是v8s版本的模型。
有没有可能在代码中设置了默认模型路径或自动查找路径，导致加载了错误的文件？

如果你确信文件存在且正确命名，那么可能是代码配置中的问题，需要检查模型加载部分的代码，特别是指定模型文件路径的部分。记得检查拼写、路径分隔符以及大小写敏感性。

如何调用yolov8s.pt但是还是用yolov8n.pt

YOLOv5和YOLOv8是两个不同的版本的 yolov(You Only Look Once)目标检测模型。YOLOv8s.pt 和 YOLOv8n.pt 分别代表不同大小的模型权重文件，其中 s 表示小模型，n 表示更小的模型。
如果你想要继续使用YOLOv8系列的模型，但因为资源限制或性能需求选择了一个较小的版本（例如从YOLov8s转向YOLov8n），你需要替换模型文件。具体步骤如下：

下载模型文件：首先确保你已经下载了对应的 YOLOv8n.pt 文件，这通常可以从GitHub存储库或者其他提供预训练模型的网站获取。

修改配置文件：如果你的应用程序或脚本中使用了一个配置文件来指定模型路径，如.cfg文件，需要将YOLov8s.pt的路径更新为YOLov8n.pt。
model = models.yolo.YOLOv8n(size=640)
weights = 'path/to/YOLov8n.pt'
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加载模型：在初始化模型对象时，使用新的weights变量指向YOLov8n.pt文件。

运行检测：更新后的模型可以直接用于物体检测任务。

然而，请注意，由于YOLov8n模型的精度可能会相对较低，因此在选择模型时要考虑应用场景的实际需求。