如何调用yolov8s.pt但是还是用yolov8n.pt

YOLOv5和YOLOv8是两个不同的版本的 yolov(You Only Look Once)目标检测模型。YOLOv8s.pt 和 YOLOv8n.pt 分别代表不同大小的模型权重文件，其中 s 表示小模型，n 表示更小的模型。

如果你想要继续使用YOLOv8系列的模型，但因为资源限制或性能需求选择了一个较小的版本（例如从YOLov8s转向YOLov8n），你需要替换模型文件。具体步骤如下：

1. **下载模型文件**：首先确保你已经下载了对应的 YOLOv8n.pt 文件，这通常可以从GitHub存储库或者其他提供预训练模型的网站获取。

2. **修改配置文件**：如果你的应用程序或脚本中使用了一个配置文件来指定模型路径，如.cfg文件，需要将YOLov8s.pt的路径更新为YOLov8n.pt。

   model = models.yolo.YOLOv8n(size=640)
   weights = 'path/to/YOLov8n.pt'

3. **加载模型**：在初始化模型对象时，使用新的`weights`变量指向YOLov8n.pt文件。

4. **运行检测**：更新后的模型可以直接用于物体检测任务。

然而，请注意，由于YOLov8n模型的精度可能会相对较低，因此在选择模型时要考虑应用场景的实际需求。

相关问题

yolov8s.pt转成yolov8s.onnx如何在命令行中实现

要在命令行中将yolov8s.pt转换为yolov8s.onnx，可以使用以下命令：

python3 -m torch.onnx.export --input input_data --output yolov8s.onnx --model yolov8s.pt --dynamic_axes input_data[batch_size, 3, input_size, input_size],output[batch_size, num_classes, max_objects]

其中，input_data是输入数据的名称，yolov8s.onnx是输出的onnx模型文件名，yolov8s.pt是要转换的PyTorch模型文件名，batch_size是批处理大小，input_size是输入图像的大小，num_classes是类别数，max_objects是每张图像中最大的目标数。这些参数需要根据具体的模型和数据进行设置。

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。