yolov8分类模型的数据集

YOLOv8是目标检测的模型，而不是分类模型。它是YOLO (You Only Look Once) 系列模型的最新版本之一，用于实时目标检测任务。YOLOv8的数据集可以是任何适合目标检测的数据集，如COCO、VOC等。

一般来说，数据集中的每个样本需要包含图像及其对应的标注框和类别信息。标注框通常以矩形坐标表示，在图像中标出目标的位置和尺寸。类别信息描述了目标所属的类别，例如人、车、猫等。

要训练YOLOv8模型，您需要收集并准备一个包含足够多样本的数据集，并进行标注。数据集的规模和质量对模型的训练和性能影响很大。常见的方法是使用已有的公开数据集，或者自行收集并标注数据。

请注意，训练YOLOv8模型需要耗费大量计算资源和时间，并且对于特定任务可能需要进行特定的调整和优化。建议参考相关文档和教程以获取更详细的信息和指导。