yolov8微调策略

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLOv5的改进版，主要是在模型结构和训练策略上进行了优化。微调是指在已经训练好的模型基础上，针对新的数据集进行进一步的训练，以提高模型的泛化能力。YOLOv8的微调策略如下：

1. 数据增强：对训练数据进行随机裁剪、缩放、旋转等操作，增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
2. 逐层微调：先冻结模型的前几层，只微调后面几层，再逐渐解冻前面的层，直到整个模型都被微调。
3. 学习率调整：采用分段学习率调整策略，先使用较大的学习率进行微调，然后逐渐降低学习率，以便更好地收敛。