用Yolov8训练自己的数据集

        上一次初步的介绍了一下Yolov8，这次就详细的说明一下如何训练自己的数据集。首先要准备数据，我这里用的是K同学啊的水果数据集。该数据集一共包括两个部分，图片和数据。图片是不同角度下的水果照片，数据集包括水果在图片里的位置，图片大小等信息，格式为xml。数据如下：

        

        有了以上的数据和图片后，我们就可以训练自己的数据集了。参照coco128的数据集，我们得要将xml文件转换成我们需要的文件格式，文件格式如下：

        以第一行为例，第一个数字代表的是目标的序列，后面的数字是目标的位置信息。将xml转换为上图格式的代码如下： 

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

if not os.path.exists('./labels'):
    os.makedirs('./labels')


classes = ['pineapple'