yolov8n和yolov8s
时间: 2023-12-07 09:39:50 浏览: 86
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:
```python
# 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()
```
相关问题
yolov8n和yolov8s比较
YOLOv8n和YOLOv8s是YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的两个变种。它们都是基于深度学习的目标检测算法,通过将图像分成不同的网格,并在每个网格上预测目标的边界框和类别。
YOLOv8n是YOLOv4的改进版本,它在YOLOv4的基础上进行了一些优化和改进。相比于YOLOv4,YOLOv8n在速度和准确性上都有所提升。它采用了更深的网络结构,增加了更多的卷积层和特征金字塔网络,以提高目标检测的准确性。同时,YOLOv8n还引入了一些新的技术,如SAM(Spatial Attention Module)和CBAM(Convolutional Block Attention Module),以进一步提升检测性能。
YOLOv8s是YOLOv4的另一个改进版本,它主要关注的是速度和实时性。相比于YOLOv4和YOLOv8n,YOLOv8s在网络结构上进行了简化和优化,减少了一些冗余的层和参数。这使得YOLOv8s在保持较高准确性的同时,能够实现更快的目标检测速度。
综上所述,YOLOv8n和YOLOv8s都是YOLO目标检测算法的改进版本,它们在准确性和速度方面有所不同。YOLOv8n在准确性上更强,适用于对检测结果要求较高的场景;而YOLOv8s在速度和实时性上更优秀,适用于对实时性要求较高的场景。
yolov8n和yolov8s区别
YOLOv8n和YOLOv8s是YOLOv8系列中的两个不同版本,它们在网络设计和性能方面有所区别。
YOLOv8n是YOLOv8的"normal"版本,它具有较大的网络深度和参数量。相比于YOLOv8s,YOLOv8n在目标检测任务上具有更高的准确性,但相应地需要更多的计算资源和时间来进行训练和推理。
YOLOv8s是YOLOv8的"small"版本,它具有较小的网络深度和参数量。相比于YOLOv8n,YOLOv8s在目标检测任务上具有更快的推理速度,但相应地可能会牺牲一些准确性。
总结来说,YOLOv8n适用于对准确性要求较高的场景,而YOLOv8s适用于对速度要求较高的场景。