yolov8训练自定义数据集

要训练yolov8模型使用自定义数据集，你可以遵循以下步骤：
1. 首先，选择一个适合你的模型配置文件。yolov8提供了几个不同的模型配置文件，包括yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml、yolov8x.yaml。你可以根据你的需求和硬件能力选择合适的配置文件。
2. 然后，准备你的自定义数据集。将你的图像和对应的标签进行整理和准备，确保它们符合yolov8的数据格式要求。数据集应包含图像文件和对应的标签文件，标签文件中包含了每个目标的类别和边界框坐标。
3. 接下来，修改模型配置文件中的数据集路径。将数据集路径修改为你准备的自定义数据集的路径。
4. 然后，你可以开始训练模型了。使用命令"yolo task=detect mode=train model=模型配置文件路径 data=自定义数据集配置文件路径 epochs=训练轮数 batch=批量大小"，将对应的模型配置文件路径、自定义数据集配置文件路径、训练轮数和批量大小替换为你实际的数值。
5. 在训练过程中，模型会逐渐学习并优化自己的参数，直到达到指定的训练轮数。训练完成后，你将得到一个训练好的yolov8模型，可以用于目标检测任务。