yolov8 数据集训练免费分享 赶快下载吧 适合纯小白

配置好环境，想训练数据集，如何做

下载别人的数据集，先跑一下，看看过程

自制数据集，工作量大，容易出错，相对来说，下载其他人的数据集，就相对来说简单很多，有很多数据集分享网址，对于小白来说或者无法科学上网，那么就是一堵墙了。

前面分享过yolov11的数据集，今天再次分享下yolov8的数据集。

我用分享了数据集，复制链接在浏览器打开即可保存。操作非常简单

链接：https://pan.quark.cn/s/17cbfbb4850c

里面有测试集，训练集，验证集，以及配置文件，非常齐全，也就是在yolov8源码目录里面建立一个dataset文件夹，把前面四个文件夹和文件放进去就可以了.

然后建立一个train.py文件，

from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO(r'自己的路径\ultralytics\models\v8\yolov8n.yaml')
    # 训练模型
    results = model.train(data=r'自己的路径\dataset\data.yaml',  
                           cache=False,
                           imgsz=640,
                           epochs=100,
                           single_cls=False,  # 是否是单类别检测
                           batch=8,
                           close_mosaic=10,
                           workers=0,
                           device='cpu',
                           optimizer='SGD',
                           
                           project='runs/train',
                           name='exp',)

如果是GPU ，device改成0，然后就可以训练了，如果弄懂了过程，可以模仿，后面制作自己的数据集，就相对来说简单很多了.