yolov8s与yolov8n除了模型深度还有什么不同

YOLOv8s 和 YOLOv8n 是YOLO（You Only Look Once）系列的两个变体，它们都是基于YOLOv8架构的实时物体检测算法。尽管两者都源自YOLOv8，但它们之间除了模型深度之外还有其他一些差异：

1. **模型大小**：
- YOLOv8s (Small)：顾名思义，这个版本通常更轻量级，适合资源有限的应用场景，如嵌入式设备或低计算能力的系统。
- YOLOv8n (Nano)：它进一步压缩了模型大小，旨在提供极小的内存占用和更快的推理速度。

2. **参数优化**：
- YOLOv8s 可能进行了更深入的参数剪枝和量化，以减少浮点运算和内存需求，同时保持相对较好的性能。
- YOLOv8n 的优化可能会更为激进，牺牲一定的精度以换取极致的小型化和高效的推理。

3. **准确性和复杂度平衡**：
- YOLOv8s 在保证基础检测性能的同时，调整了网络结构和层的数量，可能在较小的物体检测上有所妥协。
- YOLOv8n 更侧重于处理非常小型任务，可能在复杂场景下不如v8s精确。

4. **训练数据集**：
- 它们可能使用了不同的预训练权重，导致在某些特定场景下的表现略有不同。

5. **实时性**：
- 因为模型大小的不同，YOLov8n 在实时应用中的帧率会更高，尤其是在移动设备上。