yolov8训练自己的数据集应该放在哪个目录下面

在进行YOLOv8训练自己的数据集时，通常会将数据集放在YOLOv8的目录下面。根据引用中提到的步骤，你可以在YOLOv8目录下新建一个val.py文件，并将最好的训练权重文件best.pt放在YOLOv8目录下。这样，在val.py中进行评估时，可以指定数据集的路径以及其他参数，如batch和device等。总之，将自己的数据集放在YOLOv8目录下可以更方便地进行训练和评估操作。

相关问题

yolov8训练本地数据集代码

很抱歉，yolov8并不是一个已知的目标检测模型，可能是您打错了模型名称。如果您是想问yolov3的本地数据集训练代码，可以参考以下步骤：

1. 下载yolov3的代码和预训练权重文件

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

2. 修改配置文件
将`cfg/yolov3.cfg`中的`batch`和`subdivisions`参数根据自己的显存大小进行修改，将`classes`参数修改为自己数据集中的类别数，将`filters`参数修改为`(类别数+5)*3`

3. 准备数据集
将数据集图片和标注文件放在同一个文件夹中，并将标注文件转换为darknet格式，即每行一个标注，每个标注的格式为`<object-class> <x> <y> <width> <height>`，其中`(x,y)`为目标框中心点坐标，`(width,height)`为目标框宽度和高度，均为相对于图片宽度和高度的比例。

4. 生成训练集和测试集列表文件
将数据集中所有图片的路径写入一个文件中，将该文件分为训练集和测试集两个文件，分别占总文件的80%和20%左右。

5. 开始训练
运行以下命令开始训练：

./darknet detector train <path-to-data-file> <path-to-cfg-file> <path-to-pretrained-weights>

其中`<path-to-data-file>`为数据集的配置文件，`<path-to-cfg-file>`为yolov3的配置文件，`<path-to-pretrained-weights>`为预训练权重文件路径。

6. 测试模型
运行以下命令测试模型：

./darknet detector test <path-to-data-file> <path-to-cfg-file> <path-to-trained-weights> <path-to-test-image>

其中`<path-to-trained-weights>`为训练好的权重文件路径，`<path-to-test-image>`为测试图片路径。

用yolov8训练分类数据集

你可以使用YOLOv8来训练分类数据集。首先，根据你的需要选择一个适合的模型配置文件，如yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml、yolov8x.yaml等。接下来，你可以使用以下命令行方式来进行训练：

yolo task=classify mode=train model=yolov8n.pt args...

其中，`task=classify`表示你要进行分类任务，`mode=train`表示你要进行训练，`model=yolov8n.pt`表示你选择了yolov8n模型作为初始模型。

此外，你还需要将你的数据集和标签准备好，并且在配置文件中进行相应的配置。你可以将所有的配置参数放在一个配置文件中，比如default.yaml，这样可以将配置参数与代码解耦，提高代码的可维护性和灵活性。

最后，你可以根据你的具体需求进行训练，并根据训练的结果进行模型的优化和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8训练自定义数据集(超详细)](https://blog.csdn.net/txpp520/article/details/129295768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【YOLO】YOLOv8训练自定义数据集（4种方式）](https://blog.csdn.net/weixin_42166222/article/details/129391260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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