yolov8训练精度为0

根据引用[1]中的描述，当修改了YOLOv8网络的主干等结构后，在训练时可能会出现Box的精度P、召回率R、mAP等值均为0的问题。这可能是由于网络结构的修改导致了训练过程中的错误。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几个方法：

检查网络结构修改的正确性：确保您对网络结构的修改是正确的，并且没有引入错误。可以仔细检查修改的代码，确保没有遗漏或错误的操作。

调整训练参数：尝试调整训练参数，例如学习率、批量大小等。有时候，修改网络结构后需要重新调整这些参数，以适应新的网络结构。

使用预训练模型进行迁移学习：如果您修改了网络结构，但是没有足够的数据进行训练，可以考虑使用预训练模型进行迁移学习。通过在预训练模型的基础上进行微调，可以更快地训练出一个具有较高精度的模型。

检查数据集和标签：确保您的数据集和标签是正确的，并且与网络结构的修改相匹配。如果数据集或标签存在问题，可能会导致训练精度为0。

查看训练日志和损失函数：仔细查看训练日志和损失函数的变化，以确定训练过程中是否存在问题。如果损失函数没有下降或者训练日志中存在异常情况，可能需要进一步调查和排除问题。

请注意，以上方法仅为一般性建议，具体解决方法可能需要根据您的具体情况进行调整和优化。