YOLOv8数据集---如何划分数据集

本文详细介绍了如何按照Yolo训练需求,将图像和标签文件划分为train和valid文件夹,并提供data.yaml配置文件示例。建议使用Labelimg工具创建标注,并注意验证集的正确设置以确保模型准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文章内容只包含 如何划分数据集内容,不包含其他任何内容,不涉及任何原理讲解。

同时划分数据集的方式并不是唯一的,大家可以在时间精力运行的情况下进行相应的尝试,这里只列举一个划分方式。

1.创建根文件夹   test_Mydata

2.在 test_Mydata 文件夹下创建三个文件夹分别是 train文件夹、valid文件夹、data.yaml文件

(data.yaml 里面需要的代码在文章下方,不要着急一步一步来)

F:\test_Mydata\train

F:\test_Mydata\valid

F:\test_Mydata\data.yaml

3.、

在 train文件夹下创建两个文件夹 分别是 images文件夹、labels文件夹

F:\test_Mydata\train\images      F:\test_Mydata\train\lab

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