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

Ultralytics团队近日发布了YOLO v8.3.103版本，带来了一系列重磅升级！无论是超参数调优、实例分割可视化，还是CoreML兼容性，这次更新都让人眼前一亮！下面，就让我们一起来看看这次更新的核心亮点吧！

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

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