yolov8标注指南

根据引用[1]和引用[2]的内容，YOLOv8的标注指南可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，需要创建数据集的yaml文件，该文件用于指定训练数据的路径和其他相关参数。

2. 然后，准备训练数据集。YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的格式一致，可以使用之前发布的VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本进行转换。

3. 下载或克隆YOLOv8项目文件。可以从GitHub上下载zip文件并解压，或者直接使用Git克隆项目。

4. 在准备训练之前，确保机器上已经安装了深度学习环境，并且可以运行YOLOv5。使用Pycharm打开YOLOv8项目，然后在项目的终端中输入命令"pip install -r requirements.txt"，以安装所需的依赖包。

5. 如果需要对YOLOv8进行改进，可以添加自定义模块。例如，在"modules.py"文件中添加CBAM注意力模块的代码实现。

请注意，以上步骤仅为YOLOv8的标注指南的一部分，具体操作还需要参考官方的操作指南和文档。