YOLOv8 各个版本的参数量
时间: 2025-01-08 13:55:38 浏览: 992
### YOLOv8 不同版本 参数量对比
YOLOv8系列提供了多种规模的模型,每种模型在参数数量上有所不同。这些差异主要体现在模型深度(layers的数量)和宽度(channels的数量)。具体来说:
- **YOLOv8n (Nano)** 是最小型号,具有最少的参数量,适合资源受限环境下的应用[^3]。
- **YOLOv8s (Small)** 的参数量相对较多一些,但仍保持较小体积,适用于移动设备或嵌入式系统。
- **YOLOv8m (Medium)** 进一步增加了层数和通道数,提高了检测精度的同时也带来了更多的参数。
- **YOLOv8l (Large)** 和 **YOLOv8x (X-Large)** 则拥有更大的网络结构,能够处理更复杂的场景并提供更高的准确性,但相应的计算成本更高,参数更多。
为了直观展示各版本间的区别,下面给出一个大致的参数量范围估计表:
| 版本 | 参数量 |
|-----------|--------------|
| YOLOv8n | 小于1M |
| YOLOv8s | 7M左右 |
| YOLOv8m | 20M左右 |
| YOLOv8l | 40M以上 |
| YOLOv8x | 超过60M |
需要注意的是,实际数值可能会因具体的实现细节而有所变化。上述数据基于一般情况下的观察得出,并非官方精确统计[^2]。
对于追求极致效率的应用场合,可以通过调整`depth_multiple`和`width_multiple`两个超参来控制模型大小与性能之间的平衡。此外,还可以采用轻量化设计方法进一步减少不必要的冗余连接,从而降低整体参数量而不影响识别效果。
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