yolov8 param

对于使用YOLOv8模型时的问题，据引用中的描述，你尝试使用ncnn加载模型时遇到报错。根据引用中的描述，警告指出当前版本不支持对导出的YOLOv8模型进行操作。然后，你尝试了换用另一个版本的YOLOv8模型，并且成功运行。

另外，引用还提到了一些参考链接，包括了GitHub上的一些项目，如ultralytics/ultralytics、Tencent/ncnn、FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8以及Digital2Slave/ncnn-android-yolov8-seg，这些链接可能对你解决问题有所帮助。

在引用中，有关YOLOv8-pose在ncnn框架下部署过程的记录，其中包括了ncnn和pnnx的安装、模型结构的更改和转换等内容。这篇文章可能对你的问题有所指导。

此外，在引用中也提到了Shape not supported yet!的错误信息，其中修改了modules.py中的detect和c2f类的代码。

综上所述，根据引用内容，yolov8 param是指YOLOv8模型的参数，具体的参数内容可能需要查看相关的模型文件和代码。建议你检查模型参数的正确性，并参考引用中提供的链接和文档来解决问题。

相关问题

yolov8的param

YOLOv8是一种目标检测算法，param文件是YOLOv8模型的参数文件，包含了模型的权重和偏置等参数信息。在使用YOLOv8模型进行目标检测时，需要加载param文件以获取模型的参数信息。通常情况下，param文件是由训练好的模型导出的，用于后续的推理和应用。在使用YOLOv8模型时，需要确保param文件与bin文件（二进制文件）匹配，以保证模型的正确性和准确性。

这个代码onnx2ncnn yolov8s.onnx yolov8s.param yolov8s.bin要怎么用？

这个代码是用于将ONNX模型转换为NCNN模型的工具。具体使用方法如下：
1. 打开终端，进入ncnn/build/tools/onnx文件夹下。
2. 输入以下命令：`./onnx2ncnn onnx路径/yolov8s.onnx 想保存的路径/yolov8s.param 想保存的路径/yolov8s.bin`，其中onnx路径是指你的ONNX模型文件的路径，yolov8s.param和yolov8s.bin是你想要保存的NCNN模型文件的路径和文件名。
3. 等待转换完成即可。