YOLOv8和YOLOv8n

YOLO（You Only Look Once）是一系列实时目标检测算法的缩写，最初由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在2016年提出。YOLOv8 和 YOLOv8n 是YOLO算法的后续版本。

YOLOv8 是YOLO系列的第八代模型，它在保持高效率的同时，对模型结构进行了优化和扩展，引入了更多的特征融合层和更大尺度的输入处理能力。YOLOv8的特点包括：

- 使用 CSPDarknet（一种改进版的Darknet网络架构）作为基础。
- 增加了 Mish激活函数，提高非线性表达能力。
- 改进了Anchor的设计，以适应不同大小的目标检测。
- 提供了一个更大的预训练权重，支持更广泛的物体类别检测。

YOLOv8n, 则是一个基于YOLOv8的变体，"n"可能代表"Nano"或"Network-in-Network"，它通常指的是将YOLOv8中的部分模块替换为轻量级网络结构，如MobileNetV2等，以进一步减少计算资源需求和内存占用。Yolov8n旨在提供更高的推理速度和更低的硬件要求，适合于嵌入式设备和资源受限的环境。

相关问题

yolov8和yolov8n

根据提供的引用内容，YOLOv8是一个检测模型，而YOLOv8n是YOLOv8的默认模型，即yolov8n.pt，预先在COCO上进行了训练。因此，YOLOv8和YOLOv8n是同一个检测模型的不同名称。

如果您想了解更多关于YOLOv8和YOLOv8n的信息，可以参考以下链接：
引用: https://github.com/WongKinYiu/yolov8
引用: https://blog.csdn.net/LaLaLaLaXFF/article/details/117865758

yolov8和yolov8n的关系

YOLOv8和YOLOv8n是目标检测算法YOLO（You Only Look Once）的两个变种版本。

YOLOv8是YOLO算法的第八个版本，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。YOLOv8采用了更深的网络结构，引入了更多的技术手段来提升检测性能，如使用更多的卷积层、引入残差连接等。YOLOv8在目标检测任务中具有较高的准确性和实时性能。

而YOLOv8n是YOLOv8的一个变种版本，其中的“n”表示“nano”。YOLOv8n是对YOLOv8进行了轻量化设计，旨在在保持较高检测性能的同时减少模型的参数量和计算量。YOLOv8n通过减少网络层数、通道数和特征图尺寸等方式来实现轻量化，从而适用于资源受限的场景。

总结来说，YOLOv8和YOLOv8n都是基于YOLO算法的不同版本，它们在网络结构和性能上有所差异，但都可以用于目标检测任务。具体选择使用哪个版本取决于应用场景的需求和资源限制。