yolov8n 和yolov8s的区别

根据提供的引用内容，我们可以得知YOLOv8是一个目标检测算法，而YOLOv8n和YOLOv8s是YOLOv8算法的两个变种，它们的区别在于网络结构和性能表现上。

YOLOv8s是一个轻量级的模型，它的网络结构相对简单，参数较少，因此速度较快，但是检测精度相对较低。

YOLOv8n是一个更加复杂的模型，它的网络结构更深，参数更多，因此速度相对较慢，但是检测精度相对较高。

因此，如果需要在速度和精度之间进行权衡，可以根据具体需求选择使用YOLOv8s或YOLOv8n。

代码示例：

# 加载YOLOv8n和YOLOv8s的预训练权重文件
import torch

yolov8n_weights = torch.load('YOLOv8n.pt')
olov8s_weights = torch.load('YOLOv8s.pt')

# 打印YOLOv8n和YOLOv8s的模型结构和参数数量
print('YOLOv8n model structure:')
print(yolov8n_weights.keys())
print('Number of parameters:', len(yolov8n_weights))

print('YOLOv8s model structure:')
print(yolov8s_weights.keys())
print('Number of parameters:', len(yolov8s_weights))