用Roboflow工具来制作训练YOLOv8-seg分割数据集

YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测、图像分割和姿态识别模型的最新版本，与之前的版本相比，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。

为了让YOLOv8能够有效地识别我们自己的应用中的物体，我们需要根据自身的需求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耗力的过程，为了提升制作数据集的效率，我们可以使用官方推荐的开源工具——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，我们把需要训练的图片整理到一个文件夹中，接下来，进入Roboflow官网创建数据集。

Roboflow官网地址：Roboflow: Give your software the power to see objects in images and video

具体操作步骤如下：

（1）注册登录

（2）添加工作空间，选择Academia