本资源提供YOLOv8系列模型的所有官方预训练权重文件，涵盖从轻量级到高性能的不同版本（yolov8n、yolov8m、yolov8s、yolov8l），适用于多种物体检测任务。
YOLOv8是一款基于深度学习的目标检测模型，在YOLO系列的基础上进行了改进，旨在提高检测速度与精度。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，因其高效的特性在计算机视觉领域广泛应用。这里提供的是YOLOv8的不同版本预训练权重文件，包括yolov8n.pt、yolov8m.pt、yolov8s.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt，这些文件对于快速部署YOLOv8模型进行目标检测非常有用。
1. **YOLOv8n.pt**：这个版本可能代表了小型网络配置，n可能代表nano。它旨在提供一个轻量级的模型，适用于资源有限的设备如嵌入式系统或移动设备，在保持一定检测性能的同时尽可能地减小模型大小和计算需求。
2. **YOLOv8m.pt**：m可能代表medium（中等），这意味着这是一个介于轻量级与高性能之间的中等规模的模型。它在速度和精度之间取得平衡，适合对计算资源有一定要求但又希望保持良好检测性能的应用场景。
3. **YOLOv8s.pt**：s可能表示small（小）。这通常意味着该版本比nano稍大一些，并提供更高的检测精度。这种版本适合需要在内存与计算需求间做出妥协的情况。
4. **YOLOv8l.pt**：l代表large（大型），这意味着它是一个具备更高准确度的模型，但可能需要更多的计算资源。在服务器或高性能计算环境下，这样的模型可以充分利用硬件资源以达到最佳检测效果。
5. **YOLOv8x.pt**：x表示extra或extended（扩展），是系列中的增强版本。这可能是包含更复杂网络结构或优化技术的版本，旨在实现更高的精度或者适应特定的任务需求。
值得注意的是还有两个带seg后缀的文件：yolov8s-seg.pt和yolov8n-seg.pt。这意味着它们不仅执行目标检测任务，还同时进行了语义分割。语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务，旨在为图像的每个像素分配类别标签；相比目标检测而言，它提供了更为细致的图像理解。
使用这些预训练权重文件，开发者可以直接将其应用到自己的项目中而无需从零开始进行模型训练，从而大大节省时间和计算资源。只需将这些权重加载至YOLOv8框架内即可快速执行目标检测任务，并根据具体应用场景选择合适的模型大小，在效率与性能之间找到最佳平衡点。
5星
