yolov8s对比yolov7哪个版本

### 比较 YOLOv8n 和 YOLOv8s #### 性能对比 YOLOv8n (Nano) 和 YOLOv8s (Small) 是 YOLOv8 系列中的两个较小版本，在性能上各有特点。对于 mAP@50 测试指标，YOLOv8s 达到了 79.5%，而 YOLOv8n 则为 78.0%[^3]。 在 CPU 上运行的速度方面，YOLOv8n 的处理时间为 204.7 毫秒，相比之下 YOLOv8s 需要 424.8 毫秒；而在 A100 TensorRT 加速环境下，两者分别只需 73.5 毫秒和 84.0 毫秒完成推理过程。 参数量也是衡量模型复杂度的重要因素之一。YOLOv8n 参数数量约为 3.1 百万，远低于 YOLOv8s 的 11.4 百万个参数。同样地，计算成本也有所不同：前者 FLOPs 数值大约为 2.3 千亿次浮点运算，后者则接近于 76.3 千亿次浮点运算。 ```python import pandas as pd data = { 'Model': ['YOLOv8n', 'YOLOv8s'], 'mAP@50 (%)': [78.0, 79.5], 'Speed(CPU ONNX/ms)': [204.7, 424.8], 'Speed(A100 TensorRT/ms)': [73.5, 84.0], 'Params(M)': [3.1, 11.4], 'FLOPs(B)': [2.3, 76.3] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` | Model | mAP@50 (%) | Speed(CPU ONNX/ms) | Speed(A100 TensorRT/ms) | Params(M) | FLOPs(B) | |--|------------|--------------------|-------------------------|-----------|----------| | YOLOv8n | 78.0 | 204.7 | 73.5 | 3.1 | 2.3 | | YOLOv8s | 79.5 | 424.8 | 84.0 | 11.4 | 76.3 | #### 功能特性 尽管这两个版本都属于轻量化设计，但 YOLOv8s 提供了更高的精度以及更丰富的特征表示能力，这使得它更适合用于那些对检测准确性有较高要求的应用场景中。然而如果考虑部署环境资源有限的情况，则可以选择占用较少内存空间并具有更快响应时间的 YOLOv8n 版本。 综上所述，当评估哪个模型能够更好地代表整个 YOLOv8 家族时，应该综合考量具体应用场景下的需求权衡——即是在追求极致效率还是更加注重识别效果之间的平衡。

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%"] [ .reference_list ]