YOLOv8和YOLOv8n的差别

YOLO（You Only Look Once）是一个著名的实时物体检测算法系列，而YOLOv8和YOLOv8n是对YOLO的后续改进版本。它们之间的主要差别在于：

1. **模型结构**：
- YOLOv8：这是YOLO系列的最新版本之一，它继承了YOLOv7的设计理念，进一步优化网络架构，比如使用更多的小尺寸特征图、Mosaic数据增强等技术，提高了精度和速度。
- YOLOv8n（有时称为YOLOv8 Nano）：这是一个更为轻量级的版本，相比标准的YOLOv8，它通常包含更少的参数和计算量，适合在资源有限的设备上运行，如嵌入式设备或移动设备。

2. **性能优化**：
- YOLOv8n通常牺牲一部分精度来换取更好的硬件效率，因此对于一些精度要求较高的场景可能不如YOLOv8。
- YOLOv8n可能会采用更高效的卷积层替代更深的网络，这有助于减少计算开销和内存占用。

3. **部署考虑**：
- 对于嵌入式应用或者对计算能力有限的情况，YOLOv8n是更合适的选择，因为它可以在低功耗设备上实现实时物体检测。
- 在高性能服务器或高精度需求的场景下，YOLOv8可能是首选，尽管它的复杂度更高。