项目场景：
使用MMdetection复现论文，出现报错：ValueError:need at least array to concatenate
问题描述：
解决方案：
1.annotations(JSON文件)中设置的CLASSES类别与 mmdet/datasets/coco.py 的cocodataset函数中CLASSES不一致，可能两个位置的单词写的不一样，或者数量不同，将两者改成一致的就行。如下图，JSON文件使用的是单数的nuclei,但coco.py文件中使用的是复数的nucleus，将coco.py中的改成单数就行。
Attention！！！
如果已经保证JSON文件中的CLASSES与coco.py文件的中的CLASSES一致，但依旧报错，请进入你的环境中（/home/***/anaconda3/envs/hongmoumou/lib/python3.7/site-packages/mmdet-2.11.0-py3.7.egg/mmdet/datasets）去检查环境中的coco.py中的CLASSES是否同样与JSON文件中一致。我曾经在这里多次犯错。
JASON文件：
coco.py文件：
2.annotations(JSON文件)中设置的categories类别与你的模型配置文件（/home//mmdetection-2.11.0/mmdetection-2.11.0/configs/***）设置的类别数量不一致。MMdetection中默认的num_classes=80,因为coco数据集包含80种类别数据，但如果你自己使用的数据集种类没那么多，就会造成JSON文件与配置文件中的类别不匹配，只需要将配置文件中的num_classes改为正确值即可。如下图，我使用医学图像进行细胞核分割实验，类别数为1，只需将msrk_rcnn中所有的num_classes改为1。
JASON文件：
配置文件：
