配置yolov8训练数据集

### 如何配置和准备 YOLOv8 的训练数据集 #### 数据集结构 YOLOv8 对于训练数据集的要求与 YOLOv5 类似，但有一些细微的区别需要注意。首先，确保数据集的目录结构清晰明了。通常情况下，数据集应包含 `images` 和 `labels` 文件夹[^1]。 ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 上述结构表示图像和标签分别存储在不同的子文件夹中，并按训练集 (`train`) 和验证集 (`val`) 进行划分。 --- #### 数据标注格式 YOLOv8 使用的是标准的 YOLO 格式进行数据标注。每张图片对应的标签文件是一个 `.txt` 文件，其内容遵循以下格式： ``` <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 其中： - `<class_id>` 是类别的索引编号（从 0 开始）。 - `<x_center>` 和 `<y_center>` 表示目标框中心点相对于整张图片宽度和高度的比例坐标。 - `<width>` 和 `<height>` 表示目标框宽高相对于整张图片宽度和高度的比例尺寸。 例如，假设一张图片大小为 640×480 像素，目标框左上角 (xmin, ymin)=(100, 120)，右下角 (xmax, ymax)=(300, 240)，则计算过程如下： ```python x_center = ((100 + 300) / 2) / 640 # 归一化后的 x 中心坐标 y_center = ((120 + 240) / 2) / 480 # 归一化后的 y 中心坐标 width = (300 - 100) / 640 # 归一化后的宽度 height = (240 - 120) / 480 # 归一化后的高度 ``` 最终写入到 `.txt` 文件中的内容可能类似于这样： ``` 0 0.375 0.375 0.3125 0.25 ``` 这代表该目标属于第 0 类，位置和大小已归一化处理[^2]。 --- #### 配置文件编写 YOLOv8 的配置文件同样采用 YAML 格式。以下是典型的配置文件模板： ```yaml path: dataset/ # 数据集根目录路径 train: images/train # 训练集图片相对路径 val: images/val # 验证集图片相对路径 nc: 4 # 类别数量 names: ['huapi', 'keshang', 'kuiyang', 'lan'] # 类别名称列表 ``` 注意： - 如果使用绝对路径，则需确保路径字符串符合操作系统要求。 - 当前版本支持通过修改 `nc` 参数来指定类别数目，无需额外调整模型架构[^3]。 完成以上步骤后即可加载此配置文件用于训练。 --- #### 修改预定义模型并启动训练 对于 YOLOv8 而言，默认提供了多种型号（如 `yolov8n.yaml`, `yolov8s.yaml` 等）。如果需要自定义某些超参数或者更改输入分辨率等属性，可以直接编辑对应 `.yaml` 文件内的字段。例如，在 `yolov8x.yaml` 中找到如下部分： ```yaml depth_multiple: 1.33 # 深度倍率因子 width_multiple: 1.25 # 宽度倍率因子 backbone: [...] head: [...] ``` 仅需关注 `nc` 字段以匹配实际需求即可。 最后运行命令开始训练： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=custom_data.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 此处指定了检测任务、所用模型以及迭代次数等相关选项。 ---