yolov8s和yolov8n的区别

YOLOv8s和YOLOv8n是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的两个变种。它们的区别主要体现在网络结构和性能方面。

YOLOv8s是YOLOv4的简化版本，它采用了较少的卷积层和参数，以降低计算复杂度和模型大小。相比于YOLOv8n，YOLOv8s的网络结构更浅，参数更少，因此速度更快，适合在计算资源有限的设备上运行。然而，由于网络结构的简化，YOLOv8s的检测精度可能相对较低。

YOLOv8n是YOLOv4的正常版本，它采用了更深的卷积层和更多的参数，以提高检测精度。相比于YOLOv8s，YOLOv8n的网络结构更深，参数更多，因此在检测精度上可能更优秀。然而，由于网络结构的复杂性，YOLOv8n的计算复杂度和模型大小也相应增加。

综上所述，YOLOv8s适合在计算资源有限的设备上追求实时性能，而YOLOv8n适合在计算资源充足的情况下追求更高的检测精度。