YOLOv8实现K折交叉验证教程：解决数据集样本稀少和类别不平衡的挑战

在计算机视觉领域中，数据集样本稀少和类别不平衡是常见的挑战。为了应对这些问题，K折交叉验证是一种常用的评估方法。本文将详细介绍如何使用YOLOv8模型实现K折交叉验证，并解决数据集样本稀少和类别不平衡的问题。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个包含图像和相应标签的数据集。确保数据集中的类别分布较为均衡，以克服类别不平衡的问题。将数据集划分为K个互斥的子集，其中K是交叉验证的折数。

2. YOLOv8模型搭建
   接下来，我们需要构建YOLOv8目标检测模型。YOLOv8是一种流行的实时目标检测算法，它能够高效地检测图像中的目标物体。

以下是使用YOLOv8模型的示例代码：

# 导入所需的库
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.models import vgg16
from torch