使用预训练的模型进行推理，有识别结果。基于预训练的模型训练Visdrone数据集后，使用训练后的模型进行推理，检测多张该数据集的图片，均无识别结果。

[retioa11]

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推理命令： -c F:/PaddleYolo/PaddleYOLO-release-2.6/configs/yolov8/yolov8_n_500e_coco.yml -o weights=F:/PaddleYolo/PaddleYOLO-release-2.6/tools/output/yolov8_n_500e_coco/9.pdparams --infer_dir=F:/PaddleYolo/PaddleYOLO-release-2.6/demo

训练命令： -c F:/PaddleYolo/PaddleYOLO-release-2.6/configs/yolov8/yolov8_n_500e_coco.yml -o weights=E:/33EdgeAccelerate/Code/PretrainedModels/yolov8_n_500e_coco.pdparams

数据集的配置文件：

训练日志：

从Github下载代码后，只改了数据集的配置文件。怀疑是类别数目没有修改，但是没有找到解决问题的办法？ 刚接触PaddlePaddle，希望可以指点一下？ 如何训练自己的数据集，并可以正确进行推理？

[retioa11]

还修改了这个文件的第二行：

[nemonameless]

数据量太少不建议从头训，需要加载预训练权重。训练命令后加上 -o pretrain_weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_n_500e_coco.pdparams

[retioa11]

@nemonameless 训练命令中，已经加了 这个配置。不是这个原因。类别数除了在数据集的配置文件中修改，还需要修改别处吗？

[nemonameless]

先设置--draw_threshold=0.1看看能否画出框来，然后eval下是否mAP正常？如果均正常，则就是画图阈值太高的原因。如果不正常则是训的不好的原因。

[njflove]

数据量太少不建议从头训，需要加载预训练权重。训练命令后加上 -o pretrain_weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_n_500e_coco.pdparams

从头训练预计起步多少数据量？