yolov8n和yolov8s

yolov8n和yolov8s是YOLOv8网络的两个版本，它们的d和w参数分别为0.33和0.25，0.5和0.33。其中，d代表深度，w代表网络的宽度的比率。相比于其他版本的YOLOv8网络，yolov8n和yolov8s具有更小的模型体积和更快的推理速度，但是它们的检测精度相对较低。如果需要在嵌入式设备或移动设备上进行实时目标检测，可以考虑使用yolov8n和yolov8s。

以下是yolov8n和yolov8s的代码示例：

# yolov8n
import torch
import torchvision

model = torchvision.models.quantization.yolov5n(pretrained=True, quantize=True).eval()

# yolov8s
import torch
import torchvision

model = torchvision.models.quantization.yolov5s(pretrained=True, quantize=True).eval()