yolov8n
时间: 2025-04-25 18:32:46 浏览: 23
### YOLOv8n 模型介绍
YOLOv8n 是 YOLOv8 家族中的小型版本之一,旨在提供高效的实时目标检测解决方案。该模型继承了 YOLOv8 的设计理念,在保持高性能的同时进一步减少了参数量和计算成本[^2]。
具体来说,YOLOv8n 集成了多项先进技术来提升其效率:
- **轻量化架构**:通过减少网络层数和通道数,显著降低内存占用与推理时间。
- **自注意力机制**:增强对图像中重要区域的关注度,提高小物体识别精度。
- **跨尺度特征融合**:有效捕捉多尺度上下文信息,改善大范围尺寸变化下的表现力。
这些特点使 YOLOv8n 成为了嵌入式设备和其他资源受限环境的理想选择。
### 使用方法
要使用 YOLOv8n 进行训练或预测任务,可以通过 Python 脚本来实现完整的流程。下面是一个简单的例子展示如何加载预训练权重并启动训练过程[^1]:
```python
from ultralytics import YOLO
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml"
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
pre_model_name = 'yolov8n.pt'
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(model_yaml_path).load(pre_model_name)
results = model.train(
data=data_yaml_path,
epochs=150,
batch=4,
name='train_v8'
)
```
这段代码展示了从加载配置文件到实际执行训练的过程,其中 `yolov8n.pt` 即为所使用的预训练模型名称。
### 教程推荐
对于希望深入了解 YOLOv8 及其变体(包括 v8n)的学习者而言,官方 GitHub 页面提供了详尽文档和支持材料[^3]。访问 [Ultralytics GitHub](https://github.com/ultralytics/ultralytics),可以找到更多关于安装指南、API 文档以及案例研究等内容。
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