YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x)，分别有啥区别

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本。YOLOv8预训练权重文件集合包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x，它们之间的区别主要体现在网络结构和性能上。

1. YOLOv8n：
- 网络结构：YOLOv8n是YOLOv8系列中最小的模型，具有较少的网络层和参数。
- 性能：相对于其他模型，YOLOv8n的速度较快，但检测精度相对较低。

2. YOLOv8s：
- 网络结构：YOLOv8s是YOLOv8系列中稍大一些的模型，具有更多的网络层和参数。
- 性能：相对于YOLOv8n，YOLOv8s在检测精度上有所提升，但速度稍慢。

3. YOLOv8m：
- 网络结构：YOLOv8m是YOLOv8系列中中等大小的模型，比YOLOv8s更大。
- 性能：相对于YOLOv8s，YOLOv8m在检测精度上有进一步提升，但速度更慢。

4. YOLOv8l：
- 网络结构：YOLOv8l是YOLOv8系列中较大的模型，具有更多的网络层和参数。
- 性能：相对于YOLOv8m，YOLOv8l在检测精度上有所提升，但速度更慢。

5. YOLOv8x：
- 网络结构：YOLOv8x是YOLOv8系列中最大的模型，具有最多的网络层和参数。
- 性能：相对于其他模型，YOLOv8x在检测精度上有最高的表现，但速度最慢。

总结来说，YOLOv8n速度快但精度低，YOLOv8x精度高但速度慢，而YOLOv8s、YOLOv8m和YOLOv8l则在速度和精度之间取得了平衡。