yolov8n和yolov8s参数量

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些优化和改进。YOLOv8有两个不同的变体，分别是YOLOv8-S和YOLOv8-N。

YOLOv8-S是YOLOv8的小型版本，它具有较少的参数量和计算量，适合在计算资源有限的设备上运行。YOLOv8-S相对于YOLOv8-N来说，牺牲了一些检测精度，但在速度和轻量级部署方面更具优势。

YOLOv8-N是YOLOv8的正常版本，它具有更多的参数量和计算量，可以提供更高的检测精度。YOLOv8-N相对于YOLOv8-S来说，需要更多的计算资源来运行，但在准确性方面更具优势。

具体来说，YOLOv8-S的参数量约为37.4M，而YOLOv8-N的参数量约为62.9M。这些参数量包括了卷积层、全连接层等网络结构中的可学习参数。

相关问题

yolov8训练时用yolov8s为什么还要下yolov8n

在YOLOv8训练过程中，YOLOv8s和YOLOv8n是两个不同的模型。它们之间存在一些差异，因此在训练时需要分别使用它们。

YOLOv8s是YOLOv8的一个变种，它是较轻量级的模型，适用于一些计算资源有限的场景。相比于YOLOv8n，YOLOv8s具有更少的参数和更快的推理速度，但可能会牺牲一些检测精度。

而YOLOv8n是YOLOv8的另一个变种，它是较重量级的模型，适用于一些对检测精度要求较高的场景。相比于YOLOv8s，YOLOv8n具有更多的参数和更准确的检测能力，但可能会导致推理速度稍慢一些。

因此，在训练YOLOv8模型时，可以选择使用YOLOv8s或YOLOv8n，具体取决于应用场景对模型性能的要求。如果对计算资源有限且对速度要求较高，可以选择YOLOv8s；如果对检测精度要求较高且可以接受稍慢的推理速度，可以选择YOLOv8n。

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。