yolov8训练自己的数据集分割任务

### 使用YOLOv8进行自定义数据集分割任务训练

#### 数据准备

对于使用YOLOv8执行图像分割任务的数据准备工作，需先确保拥有JSON格式的标注文件。这些文件应包含用于目标检测和分割的信息，在进入训练阶段之前要转换为YOLO格式的`.txt`标签文件[^1]。

为了适配YOLOv8的要求，在项目目录下创建名为`dataset`的新建文件夹，并在此基础上进一步构建两个子文件夹——`images`与`labels`；这两个文件夹分别用来存储图片及其对应的标签信息。此外，还需在上述各层结构内继续细分出`train`（训练集）以及`val`（验证集），以便于后续操作中的区分管理[^3]。

#### 配置文件设置

针对YOLOv8框架下的自定义数据集配置工作，则涉及到了解并编辑特定的参数设定文档。具体而言：

- **Data Configuration (`mydata.yaml`)**

创建一个描述数据分布情况的yaml文件，此文件应当明确定义类别名称列表、训练样本路径(`train:`)及测试样本路径(`val:`)，这有助于模型识别不同类别的对象实例[^2]。

# mydata.yaml example configuration file for YOLOv8 training on custom dataset.
path: ./datasets/my_custom_dataset/
train: images/train/
val: images/val/

nc: 80 # number of classes; modify according to your own dataset's class count.

names:
  0: 'class_1'
  1: 'class_2'
  ...

值得注意的是，如果采用类似于YOLOv3的方式处理数据集时，除了主要的配置文件外，还需要额外准备一些辅助性的文本文件来指定训练集和验证集中每张图片的位置信息，即通过`train.txt`和`val.txt`列出所有参与学习过程的照片地址[^4]。不过，在最新的YOLO版本中通常推荐直接利用yaml格式来进行统一管理和简化流程。

#### 训练流程

启动YOLOv8模型训练的过程较为直观简单，只需运行一条命令即可实现自动化调参直至收敛结束。该指令包含了多项重要选项，比如指定了本次实验的任务类型(task=detect表示这是一个检测问题而task=segment则对应着语义分割)、所选用的基础网络架构(model=yolov8n.yaml代表轻量级预设)、迭代次数(epochs=100意味着整个数据集会被遍历一百次)还有批量大小(batch=16说明每次更新权重会基于十六个样本来计算梯度下降方向)等关键要素。

yolo task=segment mode=train model=yolov8n-seg.yaml data=mydata.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 save_period=10 project=runs/train name=exp