mmdetection训练自己停止

关于mmdetection训练自己停止的问题，可能有多种原因导致，以下是一些可能的解决方法：

1. 检查GPU显存是否足够，如果显存不足，可以尝试减小batch size或者使用更小的模型。
2. 检查数据集是否有问题，比如标注错误、数据格式不正确等等。
3. 检查代码是否有问题，比如网络结构是否正确、优化器参数是否合理等等。
4. 尝试使用更稳定的训练策略，比如使用更小的学习率、使用预训练模型等等。

相关问题

mmdetection训练自己数据集

＊＊＊etection 训练自己的数据集，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：首先，您需要准备您自己的数据集。这包括图像和相应的标注文件。确保您的数据集按照 mmdetection 的要求进行格式化。

2. 配置文件：接下来，您需要创建一个配置文件，以指定模型、数据集和训练参数等。您可以根据 mmdetection 提供的示例配置文件进行修改，以适应您的自定义数据集。

3. 模型初始化：在开始训练之前，您可以使用已经在大规模数据集上预训练好的模型（如 COCO）在您的数据集上进行微调。您可以在配置文件中指定预训练模型的路径。

4. 训练：运行训练脚本，指定使用的配置文件和其他参数。训练过程中，mmdetection 将根据您的配置文件和数据集进行迭代优化。

5. 评估和调优：训练完成后，您可以使用 mmdetection 提供的脚本对训练好的模型进行评估。根据评估结果，您可以对模型进行调优和改进。

以上是使用 mmdetection 训练自己数据集的一般步骤。具体操作细节和更多高级功能请参考 mmdetection 的官方文档和示例代码。希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，可以随时问我。

mmdetection训练自己的数据

要使用MMDetection训练自己的数据，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：准备自己的训练数据集，包括图像和对应的标注文件。标注文件可以使用常见的格式，如COCO、VOC等。

2. 配置模型：根据你的任务需求选择合适的模型配置文件。MMDetection提供了各种预训练模型和配置文件，你可以根据需要进行选择。配置文件描述了模型的结构、超参数和训练参数。

3. 数据集注册：在MMDetection中注册你的数据集。在 `mmdetection/configs/_base_/datasets/` 目录下创建一个新的数据集配置文件，并将其注册到 `mmdetection/mmdet/datasets/__init__.py` 文件中。

4. 修改训练配置：在 `mmdetection/configs/` 目录下找到你选择的模型配置文件，并根据自己的需求进行修改，包括数据集路径、类别数、学习率策略等。

5. 训练模型：使用命令行工具运行训练脚本来开始训练模型。运行 `tools/train.py` 脚本，指定模型配置文件和输出目录路径。例如：`python tools/train.py configs/my_config.py --work-dir work_dir`。

6. 模型测试和推理：训练完成后，可以使用测试集对模型进行评估。运行 `tools/test.py` 脚本，指定模型配置文件和权重文件路径，以及输出结果的保存路径。

以上是基本的步骤，你可以参考MMDetection的官方文档和示例代码进行进一步学习和实践。祝你成功训练自己的数据！