yolov8s.pt 是 YOLOv8 模型系列中的一个预训练模型文件，具体来说是 YOLOv8 的小型（small）版本。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统。 YOLOv8s.pt 的特点 小型化：yolov8s.pt 强调的是“small”版本，这意味着它在模型大小和计算复杂度上进行了优化，以便在资源受限的设备（如边缘设备或移动设备）上运行。尽管模型较小，但它仍然保持了相当不错的检测性能。 高性能：尽管是小型版本，但 YOLOv8s 仍然能够在保持实时检测速度的同时，提供准确的检测结果。这得益于其先进的模型架构和训练策略。 易于使用：YOLOv8 旨在提供易于使用和部署的解决方案。yolov8s.pt 文件可以直接加载到 PyTorch 环境中，进行进一步的推理或微调。 多尺度检测：YOLOv8 继承了 YOLO 系列的多尺度检测能力，能够检测不同大小的物体。这对于实际应用中的复杂场景非常有用。 广泛的适应性：由于 YOLOv8 的高效性和准确性，它被广泛用于各种应用场景，包括视频监控、自动驾驶、机器人视觉等。

包含基于YOLO训练成功的pytroch文件，best.pt,last.pt。以及搜索程序和图片裁剪程序。可用于毕设，课设等课程的基础模板。由于部分程序路径标注的是绝对路径，故在运行前应修改部分路径。由于上传文件包大小限制，故删去了部分运行结果，以及deepscores数据集，详细下载地址见讲解文章。

opencv 车辆识别 训练模型文件 cars.xml

这是dakknet官方发布的yolov7-tiny版本的weights和预训练模型

原文件为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，大小为1.7G，最新时间为19年7月下载，转为txt文本，繁转简，分词，gensim训练后的model文件