要加载yolov8s.pt但是老是是yolov8n.pt

看起来你可能在使用YOLO（You Only Look Once）v8s模型的过程中遇到了一个版本混淆的问题，你原本期望加载的是yolov8s.pt文件，但实际却加载了yolov8n.pt文件。YOLOv8是一个实时目标检测模型系列，每个版本可能会有不同的权重文件命名。

首先，确认一下：
1. 你是否确实在正确的文件夹中找到了yolov8s.pt文件？有时文件名可能会因为更新、误操作或文件管理问题而被误命名为yolov8n.pt。
2. 模型的名称和版本是否对应？YOLOv8有多个变体，比如v8s、v8m等，确保你加载的是v8s版本的模型。
3. 有没有可能在代码中设置了默认模型路径或自动查找路径，导致加载了错误的文件？

如果你确信文件存在且正确命名，那么可能是代码配置中的问题，需要检查模型加载部分的代码，特别是指定模型文件路径的部分。记得检查拼写、路径分隔符以及大小写敏感性。

相关问题

yolov8n.pt,yolov8m.pt,yolov8s.pt,yolov8l.pt,yolov8x.pt

yolov8n.pt、yolov8m.pt、yolov8s.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt是一些预训练的权重文件，用于YOLOv4目标检测模型的不同变体。YOLOv4是一种流行的实时目标检测算法，它具有高准确性和较快的推理速度。

这些权重文件对应于YOLOv4的不同模型大小和复杂度。其中，n、m、s、l和x分别代表不同的模型大小，从小到大逐渐增加。通常情况下，模型越大，检测精度可能会更高，但推理速度可能会更慢。

这些权重文件可以用于加载预训练的YOLOv4模型，并在图像或视频中进行目标检测任务。通过使用这些预训练权重，您可以快速开始目标检测任务，而无需从头开始训练整个模型。

yolov8s.pt转成yolov8s.onnx

yolov8s.pt是YOLOv8的预训练权重文件，而yolov8s.onnx是将yolov8s.pt转换为ONNX格式后的文件。ONNX是一种跨平台、高性能的开放式神经网络交换格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型。将yolov8s.pt转换为yolov8s.onnx可以使得YOLOv8模型在不同的深度学习框架中使用，同时也可以提高模型的性能和效率。要将yolov8s.pt转换为yolov8s.onnx，可以使用如下命令：onnxruntime_tools.convert_yolov5s_simple(model='yolov8s.pt', output='yolov8s.onnx')。