yolo8n跟yolo8s有什么区别
时间: 2025-02-12 21:08:11 浏览: 121
### YOLOv8 Nano与Small版本特性及性能对比
#### 特性比较
YOLOv8 nano 和 small 是两个不同规模的模型变体,旨在满足不同的应用场景需求。Nano 版本设计用于资源受限环境下的高效部署,而 Small 则提供了更好的精度,在计算资源稍显充裕的情况下表现更佳。
- **参数量**:Nano 的参数数量显著少于 Small,这使得前者更适合嵌入式设备或移动应用中的实时检测任务[^1]。
- **结构复杂度**:相较于 Small,Nano 采用了更为简化的设计方案来减少运算负担并加快推理速度。这种精简不仅体现在网络层数上,也反映在网络宽度方面进行了适当裁剪。
#### 性能评估
Ultralytics 团队针对多个平台执行了一系列基准测试实验,涵盖了从传统 CPU/GPU 至专用 AI 加速器等多种硬件配置下两种型号的表现情况:
- **处理速率(FPS)**:在同等条件下运行时,由于其较低的计算开销,通常情况下 Nano 能够实现更高的帧率输出;然而具体数值会因所处环境的不同有所变化——例如当采用 Jetson Orin NX 进行评测时,两者间存在明显差距。
- **识别准确性**:尽管 Nano 在效率上有优势,但在目标定位以及类别分类的任务中往往不及 Small 准确。这是因为后者拥有更多可训练权重以捕捉更加细微特征信息的缘故。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设数据
models = ['Nano', 'Small']
fps_values = [75, 60] # FPS values are hypothetical examples
accuracy_scores = [0.78, 0.85]
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('Models')
ax1.set_ylabel('Frames Per Second (FPS)', color=color)
ax1.bar(models, fps_values, color=color)
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Accuracy Score', color=color)
ax2.plot(models, accuracy_scores, color=color, marker='o')
plt.title('Performance Comparison between YOLOv8 Nano & Small')
plt.show()
```
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