yolov8训练图集

### YOLOv8 训练所需的数据集和图像集资源 YOLOv8 是一种高效的实时目标检测算法，其训练过程依赖于高质量的标注数据集。以下是关于如何获取适合 YOLOv8 的数据集以及准备这些数据的方法。 #### 1. 官方支持的数据集 Ultralytics 提供了一些官方推荐的目标检测数据集，可以直接用于 YOLOv8 的训练。以下是一些常用的数据集： - **COCO 数据集**: COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的大型目标检测数据集，包含超过 200,000 张图片和 80 种不同的对象类别[^3]。 - 下载地址: https://cocodataset.org/#download - **PASCAL VOC 数据集**: PASCAL Visual Object Classes Challenge 是另一个经典的目标检测数据集，适用于多种场景下的物体识别任务[^4]。 - 下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ - **VisDrone 数据集**: 如果专注于无人机视角下的目标检测，可以考虑 VisDrone 数据集，它提供了丰富的航拍图像及其对应的标注文件[^5]。 - 下载地址: https://www.visdrone.com/benchmark/ #### 2. 自定义数据集的准备工作 如果需要使用自定义数据集来训练模型，则需完成以下几个步骤: - 创建 `train`, `val` 和可选的 `test` 文件夹分别存储训练、验证及测试阶段所需的图片； - 将每张图片按照特定格式保存至对应目录下，并为其生成相应的 `.txt` 标签文件；标签应遵循 YOLO 所规定的标准化坐标表示法[(x_center, y_center, width, height)](https://docs.ultralytics.com/tutorials/train-custom-datasets/) [^6]。 例如，在 Windows 系统环境下配置如下结构： ```plaintext D:/yolov8/datasets/ ├── train/ │ ├── image1.jpg │ └── ... ├── val/ │ ├── imageA.jpg │ └── ... └── labels/ ├── train/ │ ├── image1.txt │ └── ... └── val/ ├── imageA.txt └── ... ``` 随后编写 YAML 配置文件指定路径与分类名称列表： ```yaml # train.yaml example configuration file train: D:/yolov8/datasets/train # relative path to training set val: D:/yolov8/datasets/val # relative path to validation set names: 0: dog # class name mapping starts from index zero upwards sequentially. 1: cat ``` 最后通过命令行启动训练进程时指明参数即可开始学习过程[^7]: ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=D:/path/to/train.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 ``` --- ###