yolov8s的gflops

YOLOv8s的GFLOPs是根据其网络结构和计算复杂度来计算的。根据引用中提供的YOLOv8网络结构描述，我们可以了解到YOLOv8在小目标检测方面进行了改进，并引入了DFL来适应不同尺度和长宽比下的目标，提高了检测的精度和鲁棒性。根据引用中的描述，增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测，可以让网络更加关注小目标的检测，提高检测效果。

然而，虽然这种改进能够提高检测效果，但它也会增加计算量。具体来说，引用中指出增加小目标检测层后，会导致计算量增加，从而降低推理检测速度。因此，可以通过计算网络中的浮点操作数（FLOPs）来估计计算量。GFLOPs是指十亿次浮点操作数，是计算量的一种度量方式。

然而，根据提供的引用信息，我无法直接获得YOLOv8s的GFLOPs值。要获取YOLOv8s的GFLOPs，需要详细了解其网络结构并进行计算。因此，建议您参考相关的研究论文或技术文档，以获取准确的YOLOv8s的GFLOPs值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLOv8|YOLOv5】网络结构及代码纪录](https://blog.csdn.net/weixin_45875199/article/details/131552118)[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: 50%"]
- *2* [YOLOv8讲解](https://blog.csdn.net/qq_39125451/article/details/131253907)[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: 50%"]
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