用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集

YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本，相较于之前的版本，YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体，以及更准确地分类它们。

作为一种深度学习技术，YOLOv8需要大量的训练数据来实现最佳性能。为了让YOLOv8能够有效地识别自己的应用中的物体，开发者需要准备大量的训练数据，而构建自定义数据集是一个非常耗时的过程，往往收集图像、标记图像并以正确的格式导出它们可能就需要数十甚至数百个小时。为了解决这一问题，YOLOv8在官方教程中，为我们推荐了一款强大的开源工具——Roboflow。

Roboflow介绍

Roboflow是一款专为YOLOv8设计的自动化训练数据工具，它为YOLOv8提供了一种更便捷、更快速的方式来准备训练数据。它能够自动从开发者提供的原始图像数据中提取所需的信息，并将其转换为YOLOv8可以直接使用的格式。Roboflow还提供了一种独特的标记方式，让开发者更轻松地为图像中的物体设定标签，以便YOLOv8能够更有效地识别它们。本文将为大家介绍如何使用Roboflow来训练YOLOv8自定义数据集。

创建自己的数据集

首先，我们把想要训练的图片整理到一个文件夹中，并设置图片尺寸与格式统一。

接着，使用Roboflow创建数据集。前往Roboflow官网点击右上角注册账号，然后通过Roboflow将自定义数据集进行标注并直接导出到 YOLOv8以进行训练。具体操作步骤如下：