yolov8分割的数据格式

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种流行的实时物体检测算法，它的输入数据格式通常是图像数据，通常采用BGR色彩空间，并按照特定尺寸进行预处理。在训练阶段，YOLOv8期望的数据包括：

1. **图片数组**：每个样本是一张高x宽x通道数的彩色图像。例如，对于常见尺寸如416x416，就是三维数组(416, 416, 3)。

2. **标注框**（Ground Truth Bounding Boxes, GT BBs）：对应于图像中每个目标的边界框信息，包括中心点(x, y)，宽度(w), 高度(h)，以及类别标签。这些标签通常编码在单个整数或一个独热向量中。

3. **类别索引**：每张图对应的一组预定义类别列表，用于映射类别标签到对应的索引。

在实际操作中，这些数据通常会被打包成一个多维数组，比如numpy数组，方便模型读取。训练和验证集的组织形式可能有所不同，但基本结构类似。至于分割数据，YOLOv8本身并不直接涉及到像素级分割，它专注于物体的位置和类别预测，如果需要实例分割（Instance Segmentation），可能会结合额外的深度学习模块如Mask R-CNN进行后续处理。