YOLOv8 作为目标检测领域的最新力作，带来了一系列创新的训练机制，这些机制不仅提升
了模型的性能，还增强了训练过程的灵活性和效率。本文将详细解析 YOLOv8 的新训练机制，
并提供代码示例，以便读者深入理解并实践这些新特性。
#### 1. YOLOv8 训练机制的核心特性
YOLOv8 的训练机制在多个方面进行了优化和创新，主要包括：
1. **骨干网络和 Neck 部分的改进**：YOLOv8 可能参考了 YOLOv7 的 ELAN 设计思想，将 YOLOv5
的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构。
2. **Head 部分的重构**：与 YOLOv5 相比，YOLOv8 的 Head 部分改动较大，换成了目前主流
的解耦头结构，将分类和检测头分离，并从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。
3. **Loss 计算的优化**：YOLOv8 采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略，并引入了
Distribution Focal Loss。
4. **数据增强的调整**：在训练的数据增强部分，YOLOv8 引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch
关闭 Mosaic 增强的操作，有效地提升精度。
#### 2. YOLOv8 训练机制的代码实践
以下是使用 YOLOv8 进行训练的代码示例，展示了如何配置和启动训练过程：
```python
from ultralytics import YOLO
# 实例化 YOLO 模型，加载预训练权重
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 从 YAML 构建并转移权重
# 训练模型，指定数据集路径、图像大小等参数
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
在上述代码中，`YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')`构建了 YOLOv8 模型，并加载了预训
练权重。
#### 3. YOLOv8 训练参数详解
YOLOv8 的训练参数众多，以下是一些关键参数的解释：
- `amp`：启用自动混合精度(AMP)训练，减少内存使用量并加快训练速度。
- `fraction`：指定用于训练的数据集的部分，允许在完整数据集的子集上进行训练。
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