yolov8使用DOTA数据集

YOLOv8是YOLO (You Only Look Once)目标检测算法的一个版本，它可以使用DOTA数据集进行训练。DOTA数据集是用于航空目标检测和跟踪的开源数据集，其中包含大量的航空影像和相应的标注信息。

要使用DOTA数据集进行YOLOv8的训练，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了darknet框架，并且已经准备好了相关的环境，包括安装了CUDA和cuDNN，以及配置了GPU加速和OpenCV等。

2. 下载DOTA数据集，并进行数据处理。你需要将图片和标签分割成统一的尺寸，比如1024x1024，并将标签格式转换成YOLO需要的格式，即"category-id x y width height"。

3. 修改YOLOv8的配置文件。你需要修改cfg/dota.data文件，设置classes参数为数据集中的类别数量，设置train参数为训练集文件的路径，设置valid参数为测试集文件的路径，设置names参数为标签分类文件的路径，设置backup参数为权重文件保存的路径。此外，你还需要修改cfg/dota.cfg网络配置文件，设置classes参数为类别数量，设置filters参数为类别数量乘以5的值。

4. 运行训练命令。使用"./darknet detector train cfg/dota.data cfg/yolo-dota.cfg darknet19_448.conv.23 -gpu"命令来训练模型，并将训练日志保存在log.txt文件中。

5. 运行测试命令。使用"./darknet detector test cfg/dota.data cfg/yolo-dota.cfg dota-backup/yolo-dota_450000.weights /test/images/P0017__1__0___0.jpg -thresh 0.1"命令来测试模型，并设置阈值参数。