mmdetection 怎么继续训练

要继续训练mmdetection模型，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经完成了mmdetection的安装。你可以按照\[3\]中提供的指南进行安装。

2. 打开train.py文件，添加"--resume-from"参数，并在后面跟上上次训练生成的最后一个权重文件的路径。这个参数告诉模型从上次训练的断点处继续训练。例如，你可以使用以下命令行语句进行训练：

   python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --work-dir work_dirs/xxx --resume-from work_dirs/yyy/latest.pth

其中，"configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py"是训练模型的配置文件路径，"work_dirs/xxx"是训练结果的保存路径，"work_dirs/yyy/latest.pth"是上次训练生成的最后一个权重文件的路径。请根据你的实际情况进行相应的修改。

3. 运行上述命令行语句，即可开始从上次训练的断点处继续训练模型。

请注意，以上步骤是基于mmdetection的使用方法，具体的操作可能会因版本和配置文件的不同而有所差异。建议你参考mmdetection的官方文档或者相关教程，以确保正确地继续训练模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [mmdetection从配置到训练](https://blog.csdn.net/qq_52302919/article/details/127619266)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【 [mmdetection] 如何在训练中断后,接着上次训练?】](https://blog.csdn.net/weixin_46600060/article/details/123798236)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]