UltralyticsCOCO8数据集是一个精选的目标检测数据集，它由COCO训练集2017年的前8张图片组成，其中4张用于训练，另外4张用于验证。这个数据集非常适合用于测试和调试目标检测模型，或者尝试新的目标检测方法。尽管数据集的规模较小，但它足够多样化，能够测试训练流程是否有误，并在训练更大的数据集之前作为一个检查点。
该数据集旨在与UltralyticsHUB和YOLO11一起使用。通过YAML文件来指定数据集的配置，其中包含了数据集路径、类别和相关信息。对于COCO8数据集，相关的配置文件是coco8.yaml，存放在GitHub的Ultralytics仓库中。
训练和验证图片存放在相对路径images/train和images/val下。数据集的类别名称从0到79编号，涵盖了从人、自行车、汽车到各种动物、交通工具、日常用品等80个类别。
此外，还提供了一个下载链接，用于获取COCO8数据集的压缩包。通过解压缩，可以得到数据集的图片文件，进而用于模型的训练和验证。
为了训练一个YOLO11模型，可以使用以下Python代码片段。首先，需要导入YOLO类，并加载一个预训练的模型（推荐用于训练）。然后，使用train方法并指定数据集配置文件、训练周期数和图片大小来开始训练。
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO(
"yolo11n.pt"
)
# load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(
data = "coco8.yaml",
epochs = 100,
imgsz = 640
)