YOLOv8n网络参数量

YOLOv8n（You Only Look Once version 8 in network）是YOLO系列的最新版本之一，YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法。YOLOv8n相较于前代版本，如YOLOv3和YOLOv4，在网络架构上做了优化，以提高检测速度和精度。

关于网络参数量，YOLOv8n通常具有较多的参数，这是因为更大的模型容量可以帮助捕捉更复杂的图像特征，从而提升检测性能。这些参数主要包括卷积层的权重矩阵、偏置项以及可能存在的全连接层中的参数。参数量的多少直接影响模型的计算复杂度和内存需求。

具体来说，YOLOv8n的参数量包括以下几个方面：
1. 卷积核的数量和大小：每个卷积层都有特定数量的滤波器，每组滤波器的参数（权重和偏置）都会增加。
2. 特征映射的数量：随着网络深度增加，特征图的维度也会增大，这会产生额外的参数。
3. 多尺度检测头：YOLOv8n采用了多尺度检测策略，每个检测头都会有额外的参数。