YOLOv8n YOLOv8s YOLOv8m YOLOv8l YOLOv8x

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本之一。YOLOv8通过将图像划分为网格，并在每个网格中预测边界框和类别来实现目标检测。YOLOv8有多个不同的变体，包括YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x，它们在模型的大小和性能之间有所区别。

YOLOv8s是YOLOv8系列中最小的模型，它具有较小的模型尺寸和较低的计算复杂度，适合在计算资源有限的设备上运行。

YOLOv8m是YOLOv8系列中的中等模型，相比于YOLOv8s，它具有更大的模型尺寸和更高的计算复杂度，可以提供更好的检测性能。

YOLOv8l是YOLOv8系列中的大型模型，它在模型尺寸和计算复杂度上进一步增加，可以提供更高的检测精度。

YOLOv8x是YOLOv8系列中最大的模型，它具有最大的模型尺寸和最高的计算复杂度，可以在更复杂的场景下提供更准确的目标检测结果。

相关问题

yolov8n.pt和yolov8s.pt

yolov8n.pt和yolov8s.pt是两个预训练模型文件，用于目标检测任务中的YOLOv8算法。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。

yolov8n.pt和yolov8s.pt分别代表了YOLOv8算法中两个不同的模型版本。其中，yolov8n.pt是YOLOv8的"normal"版本，它具有更高的准确性和更大的模型大小；而yolov8s.pt是YOLOv8的"small"版本，它在准确性上稍有降低，但模型更小，运行速度更快。

这两个预训练模型文件可以用于加载已经训练好的权重参数，从而快速进行目标检测任务。通过加载这些模型文件，你可以使用YOLOv8算法来检测图像或视频中的目标物体，并获取它们的位置和类别信息。

yolov8n.pt和yolov8s.pt的区别

### 不同预训练模型文件的区别

对于YOLOv8的不同预训练模型文件而言，`yolov8n.pt` 和 `yolov8s.pt` 主要在模型复杂度和性能表现上存在差异。

#### 模型精度与推理速度
整体对比来看，`yolov8n.pt` 模型的精度最低，而 `yolov8s.pt` 的精度稍高一些[^1]。尽管如此，在实际应用中，考虑到综合因素，有时会选择使用 `yolov8n.pt` 作为最终的线上推理模型[^2]。

#### 参数量与计算资源需求
由于 `yolov8n.pt` 属于更小型的网络架构，因此其参数量较少，所需的计算资源也相对较低；相比之下，`yolov8s.pt` 虽然仍然属于较为紧凑的设计，但在参数规模上有一定增加，这使得它能够在一定程度上提供更好的检测效果，同时也意味着更高的硬件开销。

import torch
from ultralytics import YOLO

model_n = YOLO('yolov8n.pt')
model_s = YOLO('yolov8s.pt')

print(f"Model n parameters count: {sum(p.numel() for p in model_n.parameters())}")
print(f"Model s parameters count: {sum(p.numel() for p in model_s.parameters())}")