yolov8n网络模型
时间: 2023-10-04 13:10:18 浏览: 99
YOLOv8是一种用于目标检测的神经网络模型。根据引用,YOLOv8代码库旨在成为社区使用和迭代模型的地方。根据引用,该项目主要基于TensorRT模型部署套件,在C#平台部署了Yolov8系列的对象检测、图像分割、姿态识别和图像分类模型,实现了C#平台推理加速Yolov8模型。根据引用,基于WinForm平台搭建了推理测试平台测试Yolov8 Classification模型。综上所述,YOLOv8是一个通用的目标检测模型,在该项目中通过TensorRT模型部署套件在C#平台进行了部署和推理加速。
相关问题
yolov8n网络模型结构图
yolov8n网络模型结构如下所示:
1. 输入层:接收图像作为输入。
2. Darknet-53层:一个由53个卷积层和残差连接组成的主干网络,用于提取图像特征。
3. Neck层:由SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块组成,用于融合多尺度特征。
4. Detection层:包括3个不同大小的特征金字塔层,每个层都与3个不同大小的锚点框相关联,用于预测目标的边界框和类别。
5. 输出层:输出预测的目标边界框和类别。
总结起来,yolov8n网络模型结构由输入层、Darknet-53层、Neck层、Detection层和输出层组成,通过多层网络结构实现目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV8-网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/130745025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128732494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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yolov8n yolov8s模型对比
yolov8n和yolov8s是yolov8模型的两个变种。它们之间有一些本质的区别。
首先,yolov8n中的anchors(锚点)与yolov8s有所不同。在yolov8n中,anchors只是一个锚点,即预测的中心点或者可以理解为每个像素的中心点。而且在yolov8n中,每个像素只有一个锚点。例如,yolov8n输出共有80*80、40*40、20*20等不同分辨率的网格,每个网格只有一个锚点,总共有8400个锚点。
另外,yolov8n和yolov8s在训练和验证的设置上也有一些差异。例如,在yolov8n的训练中,可以使用以下命令设置参数:yolov8_main2307/ultralytics$yolo task=detect mode=train model=models/v8/yolov8n.yaml data=/home/user/hlj/MyTrain/yolov8_main2307/ultralytics/yolo/v8/detect/data/my_yolov8.yaml imgsz=960 batch=32 epochs=100 workers=2。而在yolov8s的验证中,可以使用以下命令设置参数:yolo task=detect mode=val model=./runs/detect/base_yolov8s_pt22M/weights/best.pt data=./yolo/v8/detect/data/my_yolov8.yaml batch=8 workers=0。
总的来说,yolov8n和yolov8s是yolov8模型的两个不同版本,它们在锚点的设置和训练/验证的参数设置上有所区别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV8-网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/130745025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [视频目标检测 yolo算法小模型自训练模型对比(yolov5 yolov7 yolov8)](https://blog.csdn.net/qq_42835363/article/details/131817017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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