yolov8n 和yolov8s的区别

YOLOv8n和YOLOv8s是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的两个变种。它们的区别主要体现在网络结构和性能方面。

YOLOv8n是YOLOv4的改进版本，它采用了更深的网络结构，具有更多的卷积层和更多的参数。相比于YOLOv8s，YOLOv8n在网络深度上更深，因此可以提取更多的特征信息，从而提高目标检测的准确性。然而，由于网络更深，YOLOv8n的计算量也更大，需要更多的计算资源。

YOLOv8s是YOLOv4的简化版本，它采用了较浅的网络结构，减少了一些卷积层和参数。相比于YOLOv8n，YOLOv8s在网络深度上较浅，因此计算量较小，速度较快。然而，由于网络较浅，YOLOv8s可能会牺牲一些准确性。

总结来说，YOLOv8n在准确性上可能更好，但计算量较大；而YOLOv8s在速度上更快，但可能牺牲一些准确性。