YOLOv8模型大小

根据引用中提供的信息，YOLOv8模型的大小可以通过选择不同的配置文件来实现。如果选择ultralytics/models/v8/yolov8m.yaml，则使用的是m大小的模型；如果选择ultralytics/models/v8/yolov8s.yaml，则使用的是s大小的模型；如果选择ultralytics/models/v8/yolov8-bifpn.yaml，则默认使用n大小模型，如果需要使用s模型，则需要将yaml参数设定为ultralytics/models/v8/yolov8s-bifpn.yaml。但是，具体的模型大小需要根据具体的配置文件和模型参数来确定，无法直接从引用中得出。

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YOLOv8s模型大小

YOLOv8s（You Only Look Once version 8s）是一个轻量级的目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本之一。与早期版本相比，YOLOv8s在保持较高检测精度的同时，显著减小了模型的大小和计算资源需求，使得它更适合在嵌入式设备和移动设备上运行。

关于具体的模型大小，YOLOv8s提供了不同尺寸的模型，如Tiny、S、M、L等，这些模型的大小可以从几十兆字节到几百兆字节不等。Tiny模型是最小的，内存占用低，适合资源受限的环境；而更大的模型如L尺寸，虽然精度更高，但模型文件也更大。为了获取准确的模型大小，你可以查看其官方文档或者GitHub仓库中的release页面，那里通常会提供详细的模型尺寸信息。

yolov8模型大小

YOLOv8模型的大小取决于所使用的具体实现和训练配置。通常情况下，YOLOv8模型的大小可能在几十兆字节到几百兆字节之间。但是，请注意，这个大小是模型文件的大小，不包括模型加载和运行所需的其他资源和依赖项。实际上，模型在内存中加载时可能会占用更多的空间。如果你想获取特定实现和配置的YOLOv8模型的确切大小，请参考相关文档或代码库。