Yolov8 發展資源 模型分類

 

#YOLOv8 的不同版本與特色

#參數說明：

模型大小 (MB)： 模型檔的大小，直接影響模型的部署和存儲。

參數量 (M)： 模型中的可訓練參數數量，影響模型的複雜度和訓練時間。

FLOPs (G)： 浮點運算次數，反映模型的計算量，影響推理速度。

輸入尺寸： 模型輸入圖像的尺寸，影響模型的感受野和檢測精度。

mAP@0.5： 平均精度均值，用於評估模型的整體性能。

mAP@0.5:0.95： 平均精度均值，考慮了不同 IoU 閾值下的性能，更全面地反映模型的性能。

推理速度 (FPS)： 模型在特定硬體上的推理速度，單位元為幀每秒。

適用場景： 根據模型的性能特點，建議的應用場景。

#模型特性:

YOLOv8n： 極輕量，適合資源受限設備，如嵌入式系統和移動設備。

YOLOv8s： 速度與精度平衡，適用於一般目標檢測任務。

YOLOv8m： 精度較高，速度適中，適合中等複雜度場景。

YOLOv8l： 適合複雜場景，精度高，但對計算資源要求較高。

YOLOv8x： 最大模型，精度最高，但對計算資源要求極高。