YOLOv8数据集构建与训练教程

YOLOv8 的训练，数据集准备真的是关键中的关键。想训练出靠谱的模型，数据质量得先搞上去。

数据的第一步就是收集。公开数据集像Kaggle、OpenImages这些都挺不错，直接下载省事。如果想要点的，也可以自己爬图，Scrapy写个爬虫就能搞定，灵活度高。

收集完了就得标注。这里推荐LabelImg，简单上手，界面直观。打开图、框选目标、选分类，保存一下就有.xml文件了，适合新手练手也够用。

但 YOLOv8 要用的不是.xml，得转成自己的格式。写个Python脚本，把xml里的坐标和类别编号转成.txt的形式，中间记得注意归一化，不然训练时坐标会乱套。

一步，数据要划分。通常训练集、验证集、测试集三块，比例看情况定，常见是 7:2:1。别忘了让每类目标都均匀点，模型才不会偏科。

，这套流程虽然麻烦，但也不复杂。你一边做，一边调，搞懂之后就顺了。如果你正好想用YOLOv8玩玩目标检测，那这个教程真挺适合拿来当起点的。