yolov8各个模型的参数量

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它继承了YOLO系列的快速检测优点，并引入了一些新的设计和技术。YOLOv8包含多个不同大小的模型，每个模型的参数量取决于其网络结构和卷积层的数量。

- YOLOv8-s、m、l、x、xxl：这些版本的名称代表了模型的不同规模，从小到大，参数量逐渐增加。例如：
- YOLOv8-s（小）通常具有较少的参数，适合资源有限的设备，但精度可能相对较低。
- YOLOv8-m（中）和YOLoV8-l（大）提供了更好的平衡，既有一定的速度又保持了较高的准确度。
- YOLOv8-x（扩展）、xxl（极大）则在性能上进一步提升，但计算需求也更大，适用于高性能计算平台。

具体每个模型的参数量会有所不同，通常随着分辨率的提高，如从s（320x320）到x（640x640），参数量大约会在几百万到几十百万之间，而更大的xxl模型可能会超过一千万参数。