yolo v8.3.103发布！RayTune断点续训、CoreML兼容性升级，效率飙升

🚀 1. RayTune超参数调优支持断点续训（resume=True）

关键词：效率提升、资源节省

• • 新增resume=True功能，允许中断的超参数调优任务自动恢复，无需从头开始！
• • 自动检测历史调优记录，从上次中断的迭代继续，大幅节省时间和计算资源。
• • 改进日志和目录管理，调优过程更清晰、更友好。

适用场景：长时间运行的超参数搜索任务（如大规模模型训练），意外中断后无需焦虑！

🖼️ 2. 实例分割（Instance Segmentation）可视化增强

关键词：更清晰、更灵活

• • 重构InstanceSegmentation类，优化掩码绘制逻辑，显示效果更细腻。
• • 新增配置选项：show_conf（显示置信度）、show_labels（显示标签）、show_boxes（显示边界框），自由控制标注显示，满足不同场景需求。

案例：在复杂场景中，隐藏置信度或边界框，让可视化结果更简洁！

🍏 3. CoreML兼容性大幅升级

关键词：苹果生态、更广覆盖

• • CoreML规范版本从5提升至9，支持更多高级特性。
• • 最低部署目标降至iOS 15，老款iPhone/iPad也能流畅运行YOLOv8模型！

开发者福音：导出CoreML模型时，兼容性更强，覆盖设备更广！

🛠️ 4. 依赖项稳定性优化

关键词：避坑指南

• • 锁定shapely<2.1.0和streamlit<1.44.0版本，避免因依赖库更新导致的兼容性问题。

📚 5. 文档与开发者体验升级

• • FLOPs计算逻辑优化，文档更详细，帮助开发者精准评估模型计算量。
• • 新增C++调用MNN引擎的YOLOv8示例，拓展部署可能性。

🎯 用户受益点总结

• • 调优省时：RayTune断点续训功能，让超参数搜索不再“从头再来”。
• • 效果更直观：实例分割标注灵活配置，结果一目了然。
• • 部署更广：CoreML支持老款iOS设备，覆盖更多用户。
• • 开发更稳：依赖项锁定，减少“突然崩溃”的尴尬。

👉 立即升级体验：

pip install ultralytics --upgrade