yolov8 中不到yolov8n.yaml

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到 yolov8n.yaml 这个文件。可能是因为该文件不存在或者没有被提及。可以参考引用和引用中提到的 yolov5s.yaml 和 yolov8.yaml 文件进行学习和了解。如果您有更多关于 YOLOv8 的问题，请随时提出。

--相关问题--:
1. YOLOv8 与 YOLOv5 有哪些不同之处？
2. YOLOv8 的最大通道数参数是什么意思？
3.

相关问题

yolov8用yolov8n.yaml训练效果为什么会比yolov8n.pt低很多

YOLOv8是一个先进的目标检测算法，它支持多种模型配置文件格式，如.yaml和.pt。当你用yolov8n.yaml训练模型时，可能会遇到性能不如yolov8n.pt的情况，原因有以下几个：

1. **文件格式差异**：`.yaml`通常用于配置文件，详细说明了网络结构、学习率、数据预处理等参数；而`.pt`通常是PyTorch模型的权重文件，包含已经训练好的模型参数。如果`.yaml`配置错误或优化设置不合理，可能导致训练结果不佳。

2. **训练脚本不同**：虽然两者都基于YOLOv8，但是`.yaml`可能对应的是一个训练脚本模板，需要开发者手动调整或集成到相应的训练环境中，这中间可能存在实现误差或版本兼容性问题。

3. **训练过程因素**：比如批量大小、训练轮数、优化器选择、损失函数调整等因素对最终性能有很大影响。如果`.yaml`配置中的参数没有得到正确的调整，就可能导致性能下降。

4. **初始化权重**：`.pt`文件可能包含了更好的初始化权重，这对于迁移学习来说很重要。如果从预训练的`.pt`模型开始训练，可以利用之前学习的信息加速学习进程，反之则可能起点较低。

5. **数据集和数据增强**：配置文件未明确指定的数据集质量和增强手段也可能影响训练结果，如果`.yaml`中的数据处理部分没有充分利用好数据，那么模型的泛化能力就会受到影响。

新版的yolov8是不是没有yolov8s.yaml文件

新版的YOLOv8确实不再提供传统的`yolov8s.yaml`配置文件，因为YOLOv8引入了更现代的体系结构，比如Mosaic数据增强和自动模型选择（AutoModel）。它改用了`.yaml`之外的配置格式，例如`*.cfg`和`*.weights`，以及`train.py`等脚本来进行训练和部署设置。用户现在可以直接通过命令行交互或者编写Python脚本来定制模型的参数，而不需要像以前那样从预设的配置模板开始。

如果你想要了解如何使用新版YOLOv8，可以参考官方文档，学习如何使用其提供的API或工具来自定义训练流程，并了解如何加载预训练权重或自定义训练过程。如果需要创建新的模型实例，可能会涉及到创建`Darknet`对象并指定模型配置和权重路径。