【YOLO】yolov8模型的几种权重文件yolov8s.pt和yolov8n.pt等解释与对比
原文:https://blog.csdn.net/shgg2917/article/details/141611662
YOLOv8n (Nano):
最小的版本，适用于资源受限的设备或需要极高推理速度的应用场景。
参数数量较少，模型较小。
准确性相对较低，但处理速度快。
YOLOv8s (Small):
较小的版本，适合中低端GPU。
比YOLOv8n更准确，但速度稍慢。
层数和参数量都比Nano版本多。
YOLOv8m (Medium):
中等大小的版本，提供较好的准确性和速度平衡。
模型参数量和计算复杂度高于Small版本。
在许多应用场景中是一个不错的选择。
YOLOv8l (Large):
较大的版本，提供更高的准确性。
参数量和计算复杂度进一步增加。
推理速度较慢，但检测准确度更高。
YOLOv8x (X-Large):
最大的版本，具有最高的准确性。
参数量最大，模型最复杂。
推理速度最慢，适合对准确度要求极高的应用。
YOLOv8n: 225层，约315万参数，8.9 GFLOPs。
YOLOv8s: 225层，约1117万参数，28.8 GFLOPs。
YOLOv8m: 295层，约2590万参数，79.3 GFLOPs。
YOLOv8l: 365层，约4369万参数，超过165 GFLOPs。
YOLOv8x: 参数量和GFLOPs会比YOLOv8l更大。
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