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YOLO 系列算法的参数量根据版本和具体配置差异较大，以下是不同版本的典型参数量范围供参考：

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典型版本参数量（以常见变种为例）：

1. YOLOv3

• 参数量：约 29.9M（2990万）
• 典型配置：53 层网络，包含多种 anchor box 和多尺度预测。
• 特点：在精度和速度之间取得平衡，适合大多数实时检测任务。

2. YOLOv4

• 参数量：约 155M（1.55亿）（CSPDarknet53 主干网络 + SPP）
• 特点：通过改进网络结构（如 Cross-Stage-Partial 模块）提高性能，但参数量增加。
• 轻量级变种：
  • YOLOv4-Tiny：约 26M（2600万）（简化版，速度更快）。

3. YOLOv5

• 不同变种参数量：
  • YOLOv5n（nano）：约 2.8M（280万）
  • YOLOv5s（small）：约 7.2M（720万）
  • YOLOv5m（medium）：约 21.1M（2110万）
  • YOLOv5l（large）：约 42.1M（4210万）
  • YOLOv5x（extra-large）：约 66.3M（6630万）
• 特点：模块化设计，参数量随模型大小灵活调整。

4. YOLOv8

• 不同变种参数量：
  • YOLOv8n（nano）：约 2.3M（230万）
  • YOLOv8s（small）：约 6.4M（640万）
  • YOLOv8m（medium）：约 14.5M（1450万）
  • YOLOv8l（large）：约 28.6M（2860万）
  • YOLOv8x（extra-large）：约 42.8M（4280万）
• 特点：进一步优化模型效率，参数量相比 YOLOv5 进一步降低，但精度提升（如采用 MobileNetV3 和 Transformer 结构）。

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参数量与性能的关系

1. 参数量低（如 YOLOv5n/YOLOv8n）：

   • 适合资源受限场景（如移动端、嵌入式设备）。
   • 速度极快，但精度相对较低。

2. 参数量中等（如 YOLOv5s/YOLOv8s）：

   • 平衡精度和速度，适合大多数实际应用（如摄像头检测、机器人视觉）。

3. 参数量高（如 YOLOv5x/YOLOv8x）：

   • 精度更高，但需更多计算资源，适合高性能需求场景（如自动驾驶、工业质检）。

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注意事项

• 版本差异：YOLO 版本迭代时会针对性能和效率进行优化，参数量可能不升反降（如 YOLOv8 相比 YOLOv5 更轻量化）。
• 分支变种：同一版本的 YOLO 可能包含多个轻量化变种（如 “nano”、“tiny”），参数量差异显著。
• 任务适配：若针对特定任务（如小物体检测或复杂场景），可能需要调整网络结构，参数量也会变化。

需要更精确的数据，可以查阅对应版本的 官方文档 或论文。