yolov8训练自己的数据集，对数据集进行归一化

### YOLOv8 训练自定义数据集并进行归一化

#### 准备工作
为了在YOLOv8中训练自定义数据集，需先准备好数据集，并将其转换成适合YOLOv8使用的格式。通常情况下，这涉及到创建图像文件夹以及相应的标签文件。

对于数据集的结构，应该遵循如下模式：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
    ├── train/
    └── val/

其中`images/train`, `images/val`分别存储用于训练和验证阶段的图片；而对应的标注信息则保存于`labels/train`, `labels/val`目录下[^2]。

#### 配置文件调整
接下来要编辑配置文件来适应新的数据源。主要涉及修改`.yaml`文件中的路径设置和其他参数选项。例如，在`data/custom_dataset.yaml`里指定各类别的名称、训练集与测试集的位置等重要细节。

train: ./dataset/images/train  # path to training dataset
val: ./dataset/images/val      # path to validation dataset
nc: 3                          # number of classes
names: ['class1', 'class2', 'class3']  # class names

#### 数据预处理——归一化方法
针对输入到网络前的数据做标准化操作是非常必要的。YOLOv8默认会对像素值执行0均值单位方差变换作为其内部实现的一部分。具体来说就是将RGB三通道数值减去全局平均数再除以其标准偏差，使得每张图像是以零为中心分布且具有接近统一尺度特征向量的形式进入后续卷积层计算过程之中。

如果想要手动控制这一行为，则可以在加载器部分通过PyTorch或其他框架提供的接口来自定义transform函数完成相同效果的操作。下面给出一段Python代码片段展示如何利用torchvision.transforms库来进行简单的线性缩放至[0,1]区间内的做法:

from torchvision import transforms

normalize_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),       # Convert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor.
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # Normalize a tensor image with pre-computed mean and standard deviation.
])

这里选用的是ImageNet上的统计结果作为mean/std参数值，可以根据实际情况调整这些超参数达到更好的性能表现。

#### 开始训练
当一切准备工作就绪之后就可以启动实际的训练流程了。使用命令行工具可以很方便地发起一次完整的实验运行，只需按照官方文档说明提供必要参数即可开始自动化迭代优化权重矩阵直至收敛结束整个过程:

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/custom_dataset.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 name=my_custom_training_run

上述指令指定了所用的基础模型(`model`)、数据描述文件(`data`)以及其他一些影响最终成果的关键因素比如最大轮次(`epochs`)、批量大小(`batch`)还有单幅样本尺寸(`imgsz`)等等。