mmdetection中randomsampler

在mmdetection中，RandomSampler是一种用于数据采样的采样器。它用于在训练过程中从数据集中随机选择一定数量的样本进行训练。在配置文件中，可以通过设置参数来定义RandomSampler的行为。例如，可以设置num参数来指定每个批次中的样本数量，pos_fraction参数来指定正样本的比例，neg_pos_ub参数来限制负样本数量不超过正样本数量等等。RandomSampler的作用是在训练过程中随机选择样本，以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MMDetection系列 | 4. MMDetection模型代码训练及测试过程的详细解析](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/126887129)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [玩转MMDetection-MMDetection中的模型框架文件及参数解读（一）](https://blog.csdn.net/weixin_42715977/article/details/130003440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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