1.我们的数据集原始大小为1080P，与平台要求的720P是否冲突？是否一定要按照1080以下的分辨率处理数据集？
a：不冲突，训练以及平台使用数据时，都会对图片进行resize。建议图像分辨率接近16:9
2.数据集划分是否严格按照COCO格式的数据集划分，split比例是多少，没有test数据集对模型训练有影响吗？
a: 没有比例要求，对训练没有影响。用户自行判断训练收敛，可以部署即可
3.模型分布式训练可以更改吗，比如说必须要求多机多卡吗，不能单机单卡运行吗？
a:都可以
4.在开发者平台上传模型后，模型量化通过，验证也通过，但是查看验证后的数据时，数据并没有像开发者平台中的视频一样，直接被打上标签，这是为什么？
a：检测提交模型的精度是否满足需求，提交的图片数量是否足够，建议至少500张。以及在验证时将置信度设置为较低的值（比如0.1）
5.上传模型后，量化时输入的zip文件中的照片有没有要求，验证时，要求输入的zip文件中的照片是必须小于1080的吗？
a：建议至少500张，建议图像分辨率接近16:9（可以大于1080p）
6.应用补丁文件(.patch文件)后，修改yolov8_s_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py后，只能修改路径吗？除了修改路径之外，还能自行优化yolov8_s_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py吗？
a：不能优化
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