yolov8训练自己的数据集

要使用 YOLOv8 训练自己的数据集，需要执行以下步骤：

1. 准备数据集：将图片和标注文件（如 XML 或 JSON）放在同一个文件夹中，并将文件夹路径写入到 train.txt 和 val.txt 文件中，分别用于训练和验证。确保标注文件中包含对象的类别、边框坐标和标签。

2. 配置 YOLOv8：在 Darknet 框架中，YOLOv8 的配置文件为 cfg/yolov8.cfg。根据数据集的类别数，在配置文件中设置参数 num_classes 和 filters。也可以根据需要调整其他参数，如学习率、批次大小等。

3. 下载预训练模型：可以在官方 GitHub 仓库中下载预训练模型 weights/yolov8.weights，也可以使用之前自己训练的模型作为初始权重。

4. 开始训练：在终端中输入以下命令开始训练：

   ./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov8.cfg weights/yolov8.weights

其中，obj.data 是数据集的配置文件，包含了训练和验证数据的路径、类别数等信息。

5. 可视化训练过程：可以使用 TensorBoard 等工具来可视化训练过程，查看损失函数变化、精度等指标。

6. 测试模型：在终端中输入以下命令来测试模型：

   ./darknet detector test data/obj.data cfg/yolov8.cfg weights/yolov8.weights path/to/test/image.jpg

其中，path/to/test/image.jpg 是要测试的图片路径。

以上是训练自己数据集的大致步骤，具体实现可能会有所不同，需要根据具体情况进行调整。