YOLOv8n

时间: 2025-03-07 09:15:46 浏览: 110

### YOLOv8n 模型介绍 YOLOv8n 是 Ultralytics 提供的一个轻量级目标检测模型，适用于资源受限环境下的实时应用。该模型基于 YOLO 系列算法开发，在保持较高精度的同时显著降低了计算需求。 #### 特点 - **体积小巧**：相比其他版本的 YOLO 模型，YOLOv8n 的参数更少，占用内存更低。 - **速度快**：适合嵌入式设备或移动平台上的快速部署。 - **易于扩展**：支持通过自定义配置文件调整网络结构和超参数[^1]。 ### 使用方法加载模型可以通过多种方式实现： ```python from ultralytics import YOLO # 方法一：从 YAML 文件构建新模型 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 方法二：加载预训练模型（推荐用于训练） model = YOLO('yolov8n.pt') # 方法三：先从 YAML 构建再加载权重 model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') ``` 对于训练过程中的数据集设置以及图像尺寸等参数可以如下指定： ```python results = model.train( data='coco128.yaml', # 数据集路径 epochs=100, # 训练轮数 imgsz=640 # 输入图片大小 ) ``` 如果希望将此模型转换为 TensorRT 引擎格式以便加速推理速度，则可参照以下操作[^2]: ```python import torch from yolov8_to_trt import convert_yolo_to_tensorrt # 假设存在这样一个函数库 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_path = 'path/to/yolov8s.pt' engine_file = convert_yolo_to_tensorrt(model_path=model_path, output_filename="yolov8s.trt", device=device) print(f"Converted TRT engine saved as {engine_file}") ```

阅读全文