yolov8图像分类数据集

YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本。与传统的目标检测方法相比，YOLOv8具有更快的检测速度和更高的准确率。

关于YOLOv8图像分类数据集，实际上YOLOv8主要用于目标检测而不是图像分类。目标检测是指在图像中定位和识别出多个目标的任务，而图像分类则是将图像分为不同的类别。

然而，为了训练YOLOv8模型，需要使用包含目标检测标注的数据集。这些标注通常是在图像中框选出目标，并为每个目标提供类别标签和边界框坐标。常用的目标检测数据集包括COCO、PASCAL VOC和KITTI等。

如果你想了解关于YOLOv8模型的更多信息或者如何使用YOLOv8进行目标检测，我可以为你提供更详细的解答。