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@@ -63,14 +63,14 @@ COCO2017（在网络良好的情况下，如果没有下载数据集，程序会
 ```
 
 ## 训练
+- 使用本地数据集请修改configs/datasets/coco_detection.yml下的dataset_dir路径。
 ### 单机多卡
 ```bash
 cd /your_code_path/yolov8_paddle
 # 使用混合精度训练YOLOv8, --amp表示开启混合精度训练以避免显存溢出，--eval表示边训边验证。
 python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/yolov8/yolov8_s_500e_coco.yml --amp --eval
-# 若遇到dataset路径找不到的报错，修改官方默认的dataset数据集地址 datasets_dir: /home/yolov8_pytorch/
-vim /root/.config/Ultralytics/settings.yaml
 ```
+
 ### 单机单卡
 ```bash
 cd /your_code_path/yolov8_paddle
@@ -92,9 +92,7 @@ python tools/infer.py -c configs/yolov8/yolov8_s_500e_coco.yml -o weights=https:
 ## result
 ![result.jpg](asserts%2F000000014439.jpg)
 ### 精度
-|  模型名称   |      amp混精       | Box AP |
-|:------:|:----------------:|:------:|
-| yolo8s |        on        |     |
+`无`
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别
@@ -104,4 +102,4 @@ python tools/infer.py -c configs/yolov8/yolov8_s_500e_coco.yml -o weights=https:
 ## 源码仓库及问题反馈
 - https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yolov8_paddle
 ## 参考资料
-- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/develop
+- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO