YOLOv8目标检测：自定义数据集训练与评估

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，它可以用于在图像或视频中识别和定位特定对象。YOLOv8（You Only Look Once v8）是一种流行的目标检测算法，它具有高精度和实时性的优势。本文将介绍如何使用YOLOv8算法对自定义数据集进行训练和评估，并提供相应的源代码。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备自定义的目标检测数据集。数据集应包含图像和相应的标注文件，标注文件描述了每个图像中目标的位置和类别信息。确保数据集中的图像和标注文件的命名一致，并按照一定的目录结构进行组织。

2. YOLOv8模型配置
   接下来，我们需要配置YOLOv8模型以适应我们的自定义数据集。YOLOv8的配置文件包含了模型的结构参数和训练参数。可以根据需要对配置文件进行修改，以便满足特定的任务需求。以下是一个示例配置文件的主要部分：

[net]
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
...

3. 训练模型
   使用准备好的数据集和配置文件，我们可以开始训练YOLOv8模型。首先，需要下载预训练的权重文件，并将其与配置文件一起放置在相应的目录中。然后，执行以下代码进行训练：