YOLOv8超详细数据集教程

YOLOv8 的训练效果好不好，数据集质量真的挺关键的。从数据结构到标注格式，这一套教程讲得蛮细，像怎么准备自定义数据、怎么用 LabelImg 标注、不同格式的区别等等都带到了。标注格式用的是 ，用过 YOLO 系列的应该不陌生。

COCO、VOC 这些主流数据集也讲了优缺点，比如 COCO 场景丰富但标注多，VOC 轻量适合上手，特定领域像农业、工业检测就得靠自定义数据集了。

图像和labels要一一对应，图像分辨率也别太低，不然模型学不出来啥。工具方面推荐LabelImg，操作直观，支持 VOC 和 YOLO 格式，省不少事。尤其是做监控、自动驾驶这些场景，数据多样性和光照变化挺考验模型的，早点在数据集上下功夫不吃亏。

如果你在做 YOLOv8 项目，想自己准备训练数据，这篇教程真的可以看看。顺手推荐几个实用资源：

• YOLOv8 数据集配置示例
• 基于 COCO/VOC 的牛目标检测
• VisDrone2019 目标检测工具包
• 口罩检测 VOC 格式数据集
• YOLOv8 源码运行调试

想训练得稳，用对的数据集真的蛮重要。如果你正好卡在数据准备上，不妨参考一下。