yolov8n轻量级

YOLOv8n是YOLOv8的一个轻量级版本。如果要使用YOLOv8n，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8n-CARAFE.yaml文件。
2. 将CARAFE的代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件末尾。
3. 将CARAFE类的名称添加到ultralytics/nn/tasks.py中。
4. 修改yolov8n-CARAFE.yaml文件，使用CARAFE构建上采样模块。
5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者直接使用指令来开始训练。

相关问题

yolov8轻量级优化

### YOLOv8轻量化优化技术

为了提高性能并减少资源占用，可以采用多种方法来实现YOLOv8的轻量化优化。这些方法不仅能够提升模型推理速度，还能降低计算成本。

#### 1. 剪枝 Pruning
剪枝是一种通过移除神经网络中不重要的连接或通道从而减小模型大小的技术[^1]。对于YOLOv8而言，在训练完成后可以通过分析各层的重要性来进行结构化剪枝，去除冗余参数而不显著影响检测精度。

import torch.nn.utils.prune as prune

def apply_pruning(model):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
            prune.ln_structured(
                module,
                name='weight',
                amount=0.5,  # 移除一半权重
                n=2          # L2范数
            )

#### 2. 权重量化 Quantization
权重量化是指将浮点型数值转换成低比特整数表示的过程，这有助于加速运算并节省内存空间。PyTorch提供了动态量化工具可以直接应用于预训练好的YOLOv8模型上。

from torch.quantization import quantize_dynamic

quantized_model = quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

#### 3. 使用更高效的Backbone Network
选择更加紧凑的基础骨干网（backbone network），比如MobileNetV3或者EfficientNetLite系列作为特征提取器替代默认配置中的CSPDarknet架构，可以在保持较高准确率的同时大幅削减参数量和FLOPs。

#### 4. 动态调整输入分辨率 Dynamic Input Resolution Adjustment
根据实际应用场景灵活设置图像送入YOLOv8前处理阶段时所使用的尺寸，较小尺度下的物体可能不需要过高解析度即可满足识别需求；而对于大目标则适当增加像素数目以确保细节捕捉能力。

yolov8n和yolov8s参数量

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些优化和改进。YOLOv8有两个不同的变体，分别是YOLOv8-S和YOLOv8-N。

YOLOv8-S是YOLOv8的小型版本，它具有较少的参数量和计算量，适合在计算资源有限的设备上运行。YOLOv8-S相对于YOLOv8-N来说，牺牲了一些检测精度，但在速度和轻量级部署方面更具优势。

YOLOv8-N是YOLOv8的正常版本，它具有更多的参数量和计算量，可以提供更高的检测精度。YOLOv8-N相对于YOLOv8-S来说，需要更多的计算资源来运行，但在准确性方面更具优势。

具体来说，YOLOv8-S的参数量约为37.4M，而YOLOv8-N的参数量约为62.9M。这些参数量包括了卷积层、全连接层等网络结构中的可学习参数。