【计算机视觉】YOLOv8数据集构建指南：标注格式、工具及增强策略详解与问题解决方法

内容概要：本文档详细介绍了YOLOv8数据集的创建和使用方法。首先说明了YOLOv8的数据集标注格式，包括类ID、中心点坐标、宽高均为相对比例值(0-1)，并指出每个图像对应一个.txt标注文件。接着阐述了推荐的数据集目录结构，如images和labels文件夹下分别存放训练集和验证集图片及标签，以及dataset.yaml配置文件的示例。文档还列举了常用的数据集准备工具，如标注工具有LabelImg、CVAT和Roboflow，在线标注平台；格式转换工具有ultralytics包。在数据集增强方面，提到了色彩空间变换、随机旋转、马赛克增强和混合增强等策略。最后给出了使用ultralytics加载和训练YOLOv8模型的Python代码示例，并针对类别不平衡、标注错误检测和小目标检测优化等常见问题提供了解决方案。 适合人群：对YOLOv8有一定兴趣，需要构建和使用YOLOv8数据集的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①了解YOLOv8数据集的格式要求和目录结构；②掌握数据集准备工具的使用；③应用数据集增强策略提高模型性能；④解决数据集构建过程中遇到的问题。 阅读建议：读者应根据自身需求重点关注不同部分的内容，例如对于初学者来说，数据集格式和目录结构是基础；而对于有经验的用户，则可以更关注数据增强和问题解决部分。