yolov8n、yolov8s、yolov8m区别

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时物体检测算法系列，由Joseph Redmon团队开发。YOLOV8是该系列的最新版本，其中YOLov8N、YOLov8S和YOLov8M是针对不同硬件性能和速度需求的优化版本。

1. YOLOv8N（Nano）：这个版本主要针对资源有限的设备，如嵌入式系统或移动设备。它通常具有更小的模型大小和较低的计算需求，从而实现在低功耗设备上的高效物体检测，但可能会牺牲一些检测精度。

2. YOLOv8S（Small）：相比于YOLOv8N，YOLOv8S提供了更好的性能平衡。它的模型比YOLOv8N稍大一些，但仍然注重速度，适合在边缘计算或中端设备上运行，同时保持相对较高的检测准确度。

3. YOLOv8M（Medium）：这是YOLO系列的一个主流版本，专为具有中等计算能力的设备设计。YOLOv8M提供了一定的性能提升，相比YOLOv8S有更丰富的特征提取和更高的检测精度，但相对于YOLOv8S来说，计算开销适中。