yolov8与yolo nano

yolov8与yolo nano是两种不同的物体检测模型。yolov8是一种基于深度学习的物体检测算法，其基本原理是通过将图像分成多个网格单元，并在每个网格单元中预测出物体的类别以及边界框信息，从而实现物体检测。而yolo nano是针对嵌入式设备设计的一种轻量级的yolov3模型变种，其主要目的是提高在资源受限的设备上的实时物体检测性能。因此，yolov8比yolo nano更强大，但同时也更加复杂和计算密集。

引用提到了yolov8模型的训练完毕后开始在jetson nano上部署的工作。引用和引用中也提到了yolov8模型的训练和在jetson nano上部署的相关内容和推荐的工具。但是对于yolo nano模型的具体介绍和训练与部署方法，目前没有找到相关的引用内容。所以暂时无法提供有关yolo nano的详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Jetson nano部署YOLOv8](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/129640372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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