yolov8为啥快，为啥参数少

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种快速而高效的物体检测算法，其速度之所以快，主要原因有三：

1. **实时性能**：YOLOv8采用了单阶段检测方法，即直接从输入图像预测出边界框和类别概率，不需要复杂的区域提议生成步骤，这使得整个检测过程非常迅速。

2. **高效网络结构**：该版本优化了网络架构，比如减少了计算密集的部分，使用了更小的特征图尺寸，并通过网络金字塔结构提高了对不同尺度物体的处理能力，同时保持了较高的精度。

3. **参数量控制**：YOLOv8通过剪枝技术、模型量化等手段减小了模型的大小，减少不必要的权重参数，这有助于降低内存占用和提升运行速度，尤其是在资源有限的设备上。

至于参数少，是因为YOLOv8去除了冗余的层和连接，只保留关键组件，而且采用轻量级的设计思想，如使用宽度可调节的卷积核（SPP模块）、跳连块（Residual Blocks）等，这些都有效地减少了模型的复杂性和参数数量。