yolov8训练数据集流程

### YOLOv8 训练数据集准备流程

#### 数据收集与整理
为了训练YOLOv8模型，需先准备好标注好的图像数据集。这些图片应具有对应的标签文件，通常采用YOLO格式的txt文件保存边界框坐标和类别索引[^1]。

#### 创建项目结构
建立合理的目录来组织训练资源是很重要的一步。一般会创建如下所示的基础架构：

project/
├── datasets/
│   ├── images/
│   └── labels/
└── yolov8x.yaml

其中`datasets/images/`放置所有的输入样本图像；而`labels/`内则是相应于每张图的目标检测描述文本文件。

#### 修改配置文件
对于想要调整预定义网络设置的情况，可以通过编辑`.yaml`配置文档实现自定义化操作。特别是当目标种类数目发生变化时，要适当更改此参数以匹配实际需求。

nc: 3 # 类别数量,比如这里设为3类对象识别任务
depth_multiple: 0.33  
width_multiple: 0.50   
anchors:
...

#### 转换并验证数据格式
确保所有用于训练的数据都遵循正确的格式标准至关重要。这可能涉及到将其他形式（如COCO JSON）转换成适合YOLO使用的纯文本记录方式。同时也要编写简单的脚本来检验整个集合的有效性和一致性。

import os

def check_data_format(image_dir='datasets/images', label_dir='datasets/labels'):
    """Check if all image files have corresponding .txt annotation files."""
    
    img_files = set([os.path.splitext(f)[0] for f in os.listdir(image_dir)])
    txt_files = set([os.path.splitext(f)[0] for f in os.listdir(label_dir)])

    missing_annots = list(img_files - txt_files)

    print(f"Missing annotations for {len(missing_annots)} images.")
    return not bool(missing_annots)


if __name__ == "__main__":
    result = check_data_format()
    print("Data format validation passed:", result)