ubuntu创建自己的数据集 yolov8

在Ubuntu上创建自己的数据集用于YOLOv8（You Only Look Once Version 8）训练，你需要遵循一些步骤：

1. **数据收集**：
- 收集大量相关的图像和它们对应的标签，这些标签应描述图片中物体的位置和类别。
- 确保每个图像清晰，标注准确无误。

2. **数据组织**：
- 创建两个目录结构：`data` 和 `labels`。
- `data` 下存放所有图像文件。
- `labels` 下为每个类别创建一个子目录，并在每个子目录下保存对应类别的.txt文件，格式通常是每行一个框的坐标和类别ID，例如：

     class_id x_center y_center width height

3. **编写txt文件**：
- 使用工具（如LabelImg、VGG Image Annotator等）手动绘制框并保存标签信息。

4. **转换为YOLO所需的格式**：
- 可能需要使用YOLO的特定工具如`darknet`命令行工具或者第三方库（如YOLOv5的`yolov5 prepare`），将`.txt`文件转换成YOLO所需的`.yaml`格式。

5. **编写数据脚本**：
- 如果你想批量处理，可以编写shell脚本来自动生成`*.yaml`文件。

6. **验证数据**：
- 打开一个样本数据集查看是否正确转换和标注。

**相关问题**:
1. YOLOv8支持哪些数据格式？
2. 使用YOLOv8训练前需要安装哪些依赖？
3. 如何检查数据集是否满足YOLOv8的输入要求？