yolov8n.pt和yolov8.yaml区别

YOLOv8系列（You Only Look Once，目标检测算法的一种）是一个开源的目标检测框架，其中`yolov8.pt`和`yolov8.yaml`是两个不同的文件类型，用于不同的目的：

1. `yolov8.pt`通常指的是模型权重文件（PyTorch的格式）。这是经过训练的模型参数，它保存了网络在特定数据集上学习到的特征提取和目标检测能力。当你运行YOLOv8时，这个文件会被用来初始化模型，并进行预测或推理。

2. `yolov8.yaml`是配置文件，也称为超参数文件或设置文件。它定义了训练和推理过程中的各种参数，如网络结构、批量大小、优化器参数、学习率策略、训练轮数、数据预处理步骤等。这些配置是自定义和可调整的，允许用户根据具体任务需求调整模型的行为。

简而言之，`yolov8.pt`负责模型的执行，而`yolov8.yaml`控制模型如何被训练和使用。如果你想要使用YOLOv8进行物体检测，你需要先加载模型权重`yolov8.pt`，然后用`yolov8.yaml`中的配置来指导其行为。