yolov8n相较于其他几种yolov8模型有什么优点

YOLOv8n是YOLOv8系列模型中的一种，相较于其他几种YOLOv8模型，它有以下几个优点：

1. 更高的检测精度：YOLOv8n在网络结构上进行了改进，通过增加更多的卷积层和特征融合模块，提升了检测的精度。这使得YOLOv8n在目标检测任务中能够更准确地定位和识别目标。

2. 更快的检测速度：尽管YOLOv8n在提高检测精度的同时，也保持了较快的检测速度。它采用了一系列的优化策略，如使用更小的卷积核、减少网络中的重复计算等，以提高模型的推理速度。

3. 更好的通用性：YOLOv8n在训练过程中使用了大规模的数据集，并且经过了充分的训练和调优。因此，它在不同场景下的目标检测任务中表现出较好的通用性，能够适应各种不同类型的目标。

4. 更强的鲁棒性：YOLOv8n在设计上考虑了一些常见的目标检测问题，如小目标检测、遮挡目标检测等。通过引入更多的特征融合模块和注意力机制，它能够更好地处理这些复杂场景下的目标检测任务，提高了模型的鲁棒性。