yolov8怎么存放数据集
时间: 2025-07-07 11:13:09 浏览: 0
在 YOLOv8 中，数据集的存储路径是通过数据配置文件（如 `.yaml` 文件）来定义的。该文件指定了训练和验证图像的目录、类别数量以及类别名称等信息。以下是设置数据集存储路径的具体方法：
### 数据集目录结构
YOLOv8 要求数据集遵循特定的目录结构，通常包含 `images` 和 `labels` 两个主要文件夹，分别用于存放图像文件和对应的标签文件（YOLO 格式的 `.txt` 文件）。例如：
```
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
### 数据配置文件设置
创建一个 `.yaml` 文件（例如 `custom_dataset.yaml`），并在其中指定数据集路径和其他参数：
```yaml
# 自定义数据集配置
path: ./dataset # 数据集根目录
train: images/train # 训练图像路径
val: images/val # 验证图像路径
nc: 4 # 类别数量
names: ['缺陷1', '缺陷2', '缺陷3', '缺陷4'] # 类别名称列表
```
### 模型训练时加载配置文件
在训练模型时，通过 `data` 参数指定该 `.yaml` 文件的路径：
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型或从头开始构建模型
model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从 YAML 构建新模型
model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型
# 使用自定义数据集配置文件进行训练
results = model.train(data="custom_dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)
```
### 注意事项
- 数据集路径应为相对路径或绝对路径，确保脚本运行时能够正确访问。
- 图像与标签文件需保持一一对应，且文件名相同。
- 若使用 COCO 等标准数据集，可直接提供其对应的 `.yaml` 配置文件。
通过上述方式，可以灵活地配置 YOLOv8 所需的数据集存储路径，并支持训练和验证过程中的数据读取[^3]。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1