要回答“微调时为何选择last.pt而非best.pt”的问题，需结合两者的本质区别、用户训练曲线特征以及微调的核心目标，分以下几点展开分析：

一、last.pt与best.pt的本质区别

在YOLOv8训练中，两个文件的生成逻辑完全不同：

• best.pt：训练过程中验证集性能最优（如mAP50最高）的模型，通常对应训练中期（如150~200轮）。
• last.pt：最后一轮训练结束的模型，对应训练后期（如300轮），保留了最新的权重状态和优化器/学习率调度器的状态（如余弦退火的当前学习率）。

二、选择last.pt的核心原因（结合用户曲线）

从用户提供的训练曲线（200轮的结果）来看，last.pt的性能与best.pt差距极小，甚至在某些指标上更优，且更适合微调：

1. last.pt与best.pt的性能差距极小

用户的验证集关键指标（如metrics/mAP50(B)、metrics/mAP50-95(B)）在150轮后已趋于稳定：

• mAP50(B)：150轮时约0.89，200轮时仍保持0.89（波动<1%）；
• mAP50-95(B)：150轮时约0.58，200轮时升至0.60（缓慢提升）；
• 验证集损失（val/box_loss、val/cls_loss）：150轮后保持稳定（无明显上升）。

这意味着：

• **best.pt**可能对应150~180轮（mAP50首次达到0.89）；
• last.pt（200轮）的mAP50与best.pt一致，但mAP50-95更高（0.60 vs 0.58），说明对严格阈值的泛化能力更强。

因此，last.pt的性能不弱于best.pt，甚至在小目标/遮挡目标检测上更优。

2. last.pt保留了训练的连贯性（关键优势）

微调的核心是在已有训练基础上优化，而last.pt保留了优化器状态（如AdamW的动量、自适应学习率）和学习率调度器状态（如余弦退火的当前学习率）。这些状态对于微调至关重要：

• 若使用best.pt，需要重新初始化优化器（如AdamW的动量从0.9开始），学习率也需从lr0重新开始（如0.001），破坏了之前的训练连贯性；
• 若使用last.pt，优化器状态和学习率调度器状态延续自最后一轮（如余弦退火的学习率已降至lr0×lrf=0.001×0.1=0.0001），微调时学习率会平滑下降，避免破坏已有特征。

3. last.pt更适合解决“后期性能瓶颈”

用户的曲线显示，mAP50-95(B)在后期仍缓慢提升（150轮0.58→200轮0.60），说明模型在严格阈值下的泛化能力仍有提升空间。而last.pt是最新的模型，包含了后期训练对小目标、遮挡目标的学习成果：

• 若使用best.pt（150轮），需要重新训练后期的小目标特征，浪费已有成果；
• 若使用last.pt（200轮），可以直接在已有小目标特征的基础上，通过微调（如增大multi_scale、mixup）进一步提升性能。

4. last.pt的过拟合风险可控

用户的验证集损失（val/box_loss≈0.78）与训练集损失（train/box_loss≈0.5）差距较小，且无明显上升（150轮后保持稳定），说明无严重过拟合。此时，last.pt的过拟合风险与best.pt相当：

• 若使用best.pt，可能因训练轮次少，对复杂场景的适应能力不足；
• 若使用last.pt，可以通过增强正则化（如增大weight_decay、添加label_smoothing）抑制过拟合，同时保持已有的性能。

三、总结：选择last.pt的核心逻辑

维度	last.pt的优势	best.pt的劣势
性能	与best.pt差距极小，mAP50-95更优	mAP50-95略低，对小目标检测能力不足
连贯性	保留优化器/学习率调度器状态，微调更平滑	需重新初始化优化器，破坏训练连贯性
后期瓶颈	包含后期对小目标/遮挡目标的学习成果	缺乏后期训练的特征，需重新学习
过拟合风险	可控（验证集损失稳定）	可能因训练轮次少，对复杂场景适应能力不足

四、建议：何时使用best.pt？

若用户的训练曲线显示后期过拟合严重（如验证集损失在150轮后持续上升，mAP50下降），则best.pt（150轮）是更好的选择，因为它避免了后期过拟合的影响。但从用户的曲线来看，无明显过拟合，因此last.pt更适合微调。

结论

微调时选择last.pt而非best.pt，是因为：

1. last.pt的性能与best.pt差距极小，甚至在mAP50-95（严格阈值泛化能力）上更优；
2. last.pt保留了优化器和学习率调度器的状态，微调更连贯；
3. last.pt包含后期对小目标/遮挡目标的学习成果，更适合解决后期性能瓶颈；
4. last.pt的过拟合风险可控，无需担心后期过拟合。

关键建议：

• 若训练曲线后期无过拟合（验证集损失稳定），优先使用last.pt微调；
• 若训练曲线后期过拟合严重（验证集损失上升，mAP下降），使用best.pt微调。

结合用户的曲线，last.pt是更优的选择。