YOLOv8数据集构建指南：结构配置、标注工具及格式转换详细解析

YOLOv8 的数据集构建有点小复杂，但只要按步骤来，其实挺。，你得清楚 YOLOv8 要求数据集的目录结构，图片和标签要分开存储，标签文件的格式得符合要求。，配置文件（.yaml）也不能忽略，它定义了路径和类别信息，直接影响训练效果。标注工具方面，像LabelImg、Roboflow和CVAT都挺好用的，可以根据自己的需求选择。至于数据集格式转换，如果你有 COCO 或 VOC 格式的数据集，转换成 YOLO 格式也不是问题。YOLOv8 还内置了多数据增强功能，训练时开启能提高模型的鲁棒性。，给推荐了几个公开数据集，方便做实验和测试。如果你遇到数据集准备方面的困难，这篇文章真的能帮上忙，建议动手操作一遍。