yolov4模型大小是多少，怎么计算模型大小

YOLOv4的模型大小取决于网络的结构和参数数量。根据Darknet框架提供的数据，YOLOv4的模型大小为244MB。

计算模型大小通常是根据模型中的参数数量来计算的。因此，可以通过计算YOLOv4中的参数数量来估算它的模型大小。YOLOv4中总共有约6280万个参数。由于一个浮点数通常占用4个字节，因此模型大小就是6280万*4字节，即约244MB。

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YOLOv8s模型大小

YOLOv8s（You Only Look Once version 8s）是一个轻量级的目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本之一。与早期版本相比，YOLOv8s在保持较高检测精度的同时，显著减小了模型的大小和计算资源需求，使得它更适合在嵌入式设备和移动设备上运行。

关于具体的模型大小，YOLOv8s提供了不同尺寸的模型，如Tiny、S、M、L等，这些模型的大小可以从几十兆字节到几百兆字节不等。Tiny模型是最小的，内存占用低，适合资源受限的环境；而更大的模型如L尺寸，虽然精度更高，但模型文件也更大。为了获取准确的模型大小，你可以查看其官方文档或者GitHub仓库中的release页面，那里通常会提供详细的模型尺寸信息。

yolov5n和yolov5s模型大小

YOLOv5n的模型大小比YOLOv5s大。YOLOv5s是YOLOv5的最小版本，具有最少的层和最小的计算复杂度，因此它的模型大小是最小的。而YOLOv5n是YOLOv5的较新版本，在模型结构和性能方面都有所提升，因此它的模型大小比YOLOv5s要大。需要注意的是，模型大小并不一定与模型的性能成正比。尽管YOLOv5n的模型大小比YOLOv5s大，但它的检测性能也更好。在选择适合自己应用场景的YOLOv5版本时，应该综合考虑模型大小和性能。