YOLOv8数据集构建与训练：结构要求、标注转换、资源配置及训练执行详解

如果你是做计算机视觉或者目标检测的，YOLOv8 的数据集构建可真是个绕不开的话题。这篇文章从头到尾给你拆解了 YOLOv8 的要求，包括数据集目录结构、标签格式、标注工具的使用等。是标签文件需要按照标准的五元组格式归一化表示目标位置，挺容易搞清楚的。如果你不熟悉数据转换，可以直接用 LabelImg 生成 VOC 格式的标注，再通过 Python 脚本轻松转为 YOLO 格式。文中还提到，数据集划分时，常用的训练、验证、测试的比例，像 80%：10%：10%这样的，简单又有效。此外，了不少不错的公开数据集资源，像 Roboflow、Kaggle 和 GitHub 都有些好东西。训练部分也有详细的，是如何配置 YAML 文件、如何启动训练。注意在训练时，数据增强、类别平衡和复杂场景的关键，不然模型性能会大打折扣。，如果你想顺利搭建一个高质量的 YOLOv8 数据集，这篇文章肯定能帮你不少忙。