yolov8能检测json

### YOLOv8 对 JSON 格式数据的支持

YOLOv8本身并不直接支持读取JSON格式作为输入进行模型训练或推理；然而，通过转换工具可以轻松实现从COCO(JSON)到YOLO格式的转变[^1]。这意味着虽然YOLOv8不原生接受JSON文件作为输入，但是借助外部脚本或库（如`ultralytics/JSON2YOLO`），可以先将标注信息由JSON形式转化为YOLO所需的纯文本格式。

对于具体的转换过程，通常涉及解析原始JSON文件中的图像路径及其对应的边界框坐标等信息，并按照特定规则写入`.txt`文件中每一行代表一张图片的所有目标对象描述。例如，在处理来自COCO数据集的JSON文件时，会发现其内部结构是以字典的形式存在的，这可以通过简单的Python代码片段来验证：

import os
import json

with open('train.json', 'r') as f:
    eval_dict = json.load(f)

print(type(eval_dict))  # 输出：<class 'dict'>

上述代码展示了如何加载并检查一个典型的JSON文件内容类型为字典的方式[^2]。一旦确认了这一点，则可以根据实际需求编写相应的逻辑完成后续的数据映射工作直至最终形成适合YOLO使用的标签文件。

此外，当涉及到更具体的应用场景比如使用LabelMe生成的JSON文件来进行物体检测任务时，除了基本的对象位置外还需要考虑类别名称等因素。此时可能还会涉及到创建配置文件如`.yaml`用于定义整个项目所需的各种参数设定，包括但不限于指定新创建的数据集YAML文件的名字：

dataYamlName = "custom_dataset"  # 自定义数据集yaml文件名

综上所述，尽管YOLOv8框架内并没有内置对JSON格式的支持，但凭借社区提供的各种辅助资源完全可以满足这一方面的需求[^3]。