yolov8n和yolov8的区别

YOLOv8n和YOLOv8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上。

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。YOLOv8n采用了更深的网络结构，引入了更多的卷积层和残差连接，以提高模型的感知能力和检测精度。此外，YOLOv8n还引入了SAM（Spatial Attention Module）模块，用于增强模型对小目标的检测能力。

相比之下，YOLOv8是YOLOv3的改进版本。YOLOv8通过引入更多的卷积层和特征金字塔网络（FPN）来提高模型的感知能力和检测精度。此外，YOLOv8还采用了更大的输入尺寸和更多的训练数据，以进一步提升模型的性能。

总体而言，YOLOv8n相对于YOLOv8来说是一个更加先进和性能更好的版本，它在网络结构和模型优化方面进行了更多的改进。但具体在不同的应用场景下，它们的性能表现可能会有所不同。

相关问题

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。

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()