yolov8训练调参

很抱歉，目前并不存在名为yolov8的模型，可能您指的是yolov5吧。如果是这样的话，yolov5是一种轻量级目标检测模型，在训练和调参方面有一些技巧，以下是一些基本的步骤：

1. 数据准备：收集数据，标注数据并划分训练集、验证集和测试集。
2. 网络结构：选择网络结构，这里指yolov5的结构，其结构分为S、M、L、X四个版本。
3. 超参数设置：设置学习率、批大小、迭代次数等参数。
4. 损失函数：选择适合的损失函数，如yolov5使用的是Focal Loss。
5. 数据增强：在训练时加入数据增强操作，如随机缩放、随机旋转等，有助于提高模型的鲁棒性。
6. 预训练模型：在训练前可以使用预训练模型进行初始化，这有助于加速模型收敛。
7. 训练：使用训练集对模型进行训练，得到模型的权重参数。
8. 调参：在验证集上对模型进行调参，如调整学习率、调整网络结构等。
9. 测试：使用测试集对模型进行测试，评估模型的性能。