嗨，我来帮你排查这个问题！这种情况大概率是你的预测代码没正确加载到自己训练好的权重，或是训练过程中存在细节疏漏，导致模型根本没学到自定义数据的特征。咱们一步步来梳理：

• 先确认权重文件是否正确
  你代码里加载的是best.pt，但要注意：这个文件是不是你自己训练完成后生成的权重？默认情况下，YOLOv8训练后的权重会存在runs/detect/train/weights/目录下，很多人会不小心用了根目录里的预训练best.pt。
  解决办法：把路径改成训练后权重的实际位置，比如：

  model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt")
  

• 检查训练过程是否真的生效

  • 去看看训练生成的日志文件（runs/detect/train/train.log）或者结果表格（results.csv），观察自定义类的损失值有没有下降，验证集的mAP指标有没有提升。如果数值一直没变化，可能训练时根本没用到你的自定义数据。
  • 再核对data.yaml：确保里面的train、val路径是正确的，names列表里的类名和你数据集的标注完全对应，而且训练时确实指定了这个yaml文件，比如训练命令是：

    yolo detect train data=data.yaml model=yolov8n.pt epochs=50
    

• 验证权重的类是否符合预期
  你可以加一行代码打印模型的类名，看看是不是自己定义的类：

  model = YOLO("best.pt")
  print(model.names)
  

  如果输出的还是YOLOv8默认的80类（比如person、car这类），那百分百是加载了预训练权重，不是你自己训练的。

• 试试调整预测参数
  有时候即使加载了正确权重，过高的置信度阈值会把自定义类的检测结果过滤掉，你可以降低阈值试试：

  results = model.predict("output_IMG_7671.MOV", show=True, conf=0.25)
  

另外提个小建议：训练完成后，最好把自己的best.pt复制到单独的文件夹存起来，避免和预训练权重混在一起，下次就不会搞错啦。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者user21569483