yolov8的yolov8n.yaml文件有什么用

yolov8n.yaml文件是YOLOv8的模型配置文件，用于定义模型的结构和超参数。其中包含了模型的输入输出大小、卷积层的参数、激活函数、正则化等信息。通过修改yolov8n.yaml文件中的参数，可以对模型进行调整和优化，以达到更好的检测效果。

举个例子，如果想要增加模型的深度，可以在yolov8n.yaml文件中增加卷积层和池化层；如果想要增加模型的准确率，可以增加正则化项或者修改激活函数等参数。

下面是一个yolov8n.yaml文件的示例：

# YOLOv8-n
input_size: 416
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]
  - [30,61, 62,45, 59,119]
  - [116,90, 156,198, 373,326]
backbone:
  [
    ["conv", 32, 3, 1],
    ["conv", 64, 3, 2],
    ["residual", 32],
    ["conv", 128, 3, 2],
    ["residual", 64, 2],
    ["conv", 256, 3, 2],
    ["residual", 128, 2],
    ["conv", 512, 3, 2],
    ["residual", 256, 8],
    ["conv", 1024, 3, 2],
    ["residual", 512, 8],
    ["conv", 512, 1, 1],
    ["conv", 1024, 3, 1],
    ["conv", 512, 1, 1],
    ["conv", 1024, 3, 1],
    ["conv", 255, 1, 1]
  ]