yolov8训练数据集格式
时间: 2025-02-12 17:25:02 浏览: 152
### YOLOv8 训练数据集格式要求
对于YOLOv8而言,为了能够顺利地进行训练,所使用的自定义数据集需遵循特定的结构和标注文件格式。具体来说:
#### 数据集目录结构
数据集应当被组织在一个清晰的目录结构下,通常包括图像文件夹以及对应的标签文件夹。例如,在`datasets/custom/`路径下创建如下子文件夹[^1]:
- `images/train`: 存放用于训练阶段的图片;
- `images/val`: 存放验证集中的图片;
- `labels/train`: 对应于训练集中每张图片的目标边界框描述信息;
- `labels/val`: 验证集中各图标的相应目标位置。
#### 标签文件格式
每个图像对应一个`.txt`扩展名的文本文件作为其标签文件,位于相应的`labels/{train|val}`文件夹内。这些.txt文件内的每一行代表了一个对象实例,并按照以下顺序记录了五个数值:类别ID、中心点X坐标比例、中心点Y坐标比例、宽度比例、高度比例。所有这四个几何属性都是相对于整个图像尺寸的比例值而非绝对像素数。
```plaintext
<class_id> <center_x_ratio> <center_y_ratio> <width_ratio> <height_ratio>
```
举个例子,如果有一张分辨率为640×480的照片里含有一个人脸区域,则该人脸所在矩形框的信息可能表示成这样(假设为人脸分配了类索引0):
```plaintext
0 0.5 0.5 0.2 0.3
```
这意味着这个人的脸部占据了整幅画面正中央附近的一个宽高分别约为原图20%和30%大小的空间范围。
此外值得注意的是,尽管YOLOv8沿用了与之前版本相似的基础框架设计思路,但在实际操作过程中已经实现了更灵活简便的数据准备流程——通过将所有的配置参数都集成到了单一的yaml格式配置文档default.yaml之中。这种方式不仅简化了设置过程而且提高了可读性和维护效率。
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