yolov8m与yolov8n网络结构上有什么差别

YOLOv8m和YOLOv8n是YOLO系列目标检测算法的两个变种，它们在网络结构上有一些差别。

YOLOv8m是YOLOv4的一个轻量级版本，主要通过减少网络层数和通道数来降低模型的复杂度和计算量。相比于YOLOv8n，YOLOv8m在网络结构上更加简单。具体来说，YOLOv8m采用了一个较浅的Darknet网络作为主干网络，并使用了较少的卷积层和通道数。这样可以在一定程度上减少模型的参数量和计算量，提高模型的推理速度。

而YOLOv8n则是YOLOv4的一个改进版本，主要通过增加网络层数和通道数来提升模型的性能。YOLOv8n采用了一个更深的Darknet网络作为主干网络，并使用了更多的卷积层和通道数。这样可以增加模型的感受野，提高对小目标和密集目标的检测能力，同时也会增加模型的参数量和计算量。

总结起来，YOLOv8m是一个轻量级的目标检测模型，适用于对速度要求较高的场景；而YOLOv8n则是一个性能更强大的目标检测模型，适用于对精度要求较高的场景。