YOLOv8 细节涨点：利用 RayTune 进行高效超参数优化的实证研究

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YOLOv8 细节涨点：利用 RayTune 进行高效超参数优化的实证研究

1. 引言

YOLOv8是Ultralytics团队推出的新一代目标检测模型，具有优异的检测精度和推理速度。然而，在实际应用中，模型的性能往往依赖于超参数的选择，例如学习率、批量大小、数据增强策略等。为了实现细节涨点（即在不改变模型架构的情况下提升性能），超参数调优是一个关键手段。

Ultralytics在YOLOv8中引入了 RayTune，一个高效的超参数优化工具，它可以自动化搜索最佳参数组合，提升模型在特定数据集上的表现。本文将介绍如何利用YOLOv8自带的RayTune进行超参数调优，并提供完整的代码示例，帮助开发者最大化模型的性能。</