摘要：在本教程中，我们将详细介绍如何使用自定义数据集训练YOLOv8模型，并用Python代码评估模型性能。
正文：
一、准备自定义数据集
为了训练YOLOv8模型，我们需要一个标注好的自定义数据集。数据集应包含图像文件和对应的标注文件，标注文件中包含目标类别和边界框信息。以下是准备自定义数据集的步骤：
编写这些辅助函数后，您可以使用evaluate_model函数评估YOLOv8模型在自定义数据集上的性能。根据评估结果，您可以进一步优化模型配置和训练参数，以提高模型性能。
create_y_true(true_labels, true_boxes, class_id)：根据真实标签和边界框创建二进制标签向量。
create_y_pred(pred_labels, pred_boxes, pred_scores, class_id)：根据预测标签、边界框和置信度分数创建预测向量。
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收集图像：收集适用于您的任务的图像。图像数量越多，模型的泛化能力越强。确保图像具有多样性，以便模型能在各种场景下表现良好。
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图像标注：使用标注工具（如labelImg）为图像中的目标创建边界框，并指定类别。将标注结果保存为XML或TXT格式。
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划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。比例可以根据实际情况调整，通常可以采用80%的训练集，10%的验证集和10%的测试集。
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转换标注格式：将