yolov8模型对比

Yolov8模型是目标检测任务中的一种模型，它是基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本。相比于之前的版本，Yolov8在准确度和速度上都有所提升。

首先，在准确度方面，Yolov8采用了新的Darknet-53作为基础网络架构，相比于之前的Darknet-19网络，Darknet-53具有更深的网络层次，可以提取更丰富的特征信息，从而提高了模型的准确度。

其次，在速度方面，Yolov8引入了一种称为"concurrent spatial pyramid pooling"（CSP）的结构，通过将特征图分成多个分支，每个分支独立地进行处理，然后将它们在不同的尺度上进行融合。这种结构能够在保持准确度的同时提高模型的推理速度。

此外，Yolov8还使用了更大的输入尺寸和更细粒度的anchor boxes来提高检测精度。同时，为了进一步提高模型的准确性，Yolov8还引入了一些技巧，如mosaic数据增强、iou loss等。

总的来说，相对于之前的版本，Yolov8在目标检测任务中取得了更好的准确度和速度平衡。但需要注意的是，模型的性能还受到训练数据、超参数设置等因素的影响，在实际应用中需要根据具体场景进行调优。

相关问题

yolov8n yolov8s模型对比

yolov8n和yolov8s是yolov8模型的两个变种。它们之间有一些本质的区别。

首先，yolov8n中的anchors（锚点）与yolov8s有所不同。在yolov8n中，anchors只是一个锚点，即预测的中心点或者可以理解为每个像素的中心点。而且在yolov8n中，每个像素只有一个锚点。例如，yolov8n输出共有80*80、40*40、20*20等不同分辨率的网格，每个网格只有一个锚点，总共有8400个锚点。

另外，yolov8n和yolov8s在训练和验证的设置上也有一些差异。例如，在yolov8n的训练中，可以使用以下命令设置参数：yolov8_main2307/ultralytics$yolo task=detect mode=train model=models/v8/yolov8n.yaml data=/home/user/hlj/MyTrain/yolov8_main2307/ultralytics/yolo/v8/detect/data/my_yolov8.yaml imgsz=960 batch=32 epochs=100 workers=2。而在yolov8s的验证中，可以使用以下命令设置参数：yolo task=detect mode=val model=./runs/detect/base_yolov8s_pt22M/weights/best.pt data=./yolo/v8/detect/data/my_yolov8.yaml batch=8 workers=0。

总的来说，yolov8n和yolov8s是yolov8模型的两个不同版本，它们在锚点的设置和训练/验证的参数设置上有所区别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV8-网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/130745025)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [视频目标检测 yolo算法小模型自训练模型对比（yolov5 yolov7 yolov8）](https://blog.csdn.net/qq_42835363/article/details/131817017)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov8n和yolov8s模型对比

YOLOv8n和YOLOv8s是YOLO系列目标检测模型的两个变种。它们都是基于YOLOv3模型进行改进和优化的。

YOLOv8n是YOLOv3的改进版本，主要针对网络结构进行了优化。它引入了一些新的技术，如SAM（Spatial Attention Module）和PAN（Path Aggregation Network），以提高模型的感受野和特征融合能力。YOLOv8n相对于YOLOv3在检测性能上有所提升，可以更好地处理小目标和密集目标。

YOLOv8s是YOLOv3的另一个改进版本，主要关注的是模型的速度和精度平衡。它通过减少网络层数和通道数来降低计算量，从而提高了模型的推理速度。虽然YOLOv8s相对于YOLOv3在速度上有所提升，但在检测性能上可能会有一定的损失。

综上所述，YOLOv8n和YOLOv8s都是基于YOLOv3进行改进的目标检测模型，它们在网络结构和性能方面有所不同。YOLOv8n在检测性能上有所提升，适用于处理小目标和密集目标；而YOLOv8s则注重速度和精度平衡，适用于对速度要求较高的场景。