yolov8s权重文件多大

YOLOv8s权重文件的大小取决于训练数据集的大小和训练配置的参数，通常在100MB到200MB之间。YOLOv8s是YOLOv4的一种轻量级版本，相较于YOLOv4，YOLOv8s使用更少的卷积层和通道数，因此权重文件会相对较小。此外，如果使用不同的预训练模型或进行了不同程度的量化（如INT8量化），权重文件的大小也会有所差异。总的来说，YOLOv8s权重文件具有较小的体积，可以方便地在不同平台上进行部署和使用。

相关问题

YOLOv8s模型权重文件

### 下载 YOLOv8s 模型权重文件

为了获取 YOLOv8s 模型的权重文件，可以访问官方 GitHub 仓库中的资源。该仓库提供了多种格式的预训练权重文件，适用于不同的应用场景。

#### 访问链接
前往 Ultralytics 提供的 GitHub 页面[^3]：

[Ultralytics GitHub](https://github.com/ultralytics/ultralytics)

在这个页面上，可以选择所需的模型版本并找到对应的 `.pt` 文件进行下载。对于 YOLOv8s 版本而言，在页面中会有一个清晰列出的不同型号及其对应链接的部分。

#### 使用 Python API 自动加载
除了手动下载之外，还可以通过 Python 脚本来自动加载预训练好的 YOLOv8s 权重文件。这通常用于快速原型设计或集成到现有项目当中。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8s.pt')  # 加载本地存在的 yolov8s.pt 或者从网络远程拉取最新版

上述代码片段展示了如何利用 `ultralytics` 库来轻松加载 YOLOv8s 的预训练权重文件。如果本地不存在指定路径下的文件，则库将会尝试在线检索最新的可用版本。

如果我要使用一个名为HIC-yolov8.yaml的改进yolov8权重文件进行yolov8s尺度的训练，应该输入什么样的命令

要使用名为HIC-yolov8.yaml的改进yolov8权重文件进行yolov8s尺度的训练，你可以使用以下命令：

python train.py --cfg cfg/HIC-yolov8.yaml --weights weights/yolov8s.weights

其中，`--cfg`参数指定了配置文件的路径，`--weights`参数指定了预训练的权重文件的路径。根据你的情况，你需要将`HIC-yolov8.yaml`和`yolov8s.weights`替换为实际的文件路径。