mask_r_cnn_r50_fpn_3x 和mask_r_cnn_r50_fpn_1x

mask_r_cnn_r50_fpn_3x和mask_r_cnn_r50_fpn_1x是两种不同的模型配置。其中，3x和1x表示模型的训练时长，分别对应训练3个epoch和1个epoch。这两个模型都是基于ResNet-50和FPN的Mask R-CNN模型，用于目标检测和实例分割任务。

如果你想使用mask_r_cnn_r50_fpn_3x模型进行训练，你可以使用以下命令：

!python /home/jyt/mmdetection/tools/train.py /home/jyt/mmdetection/configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_3x_coco.py --work-dir /500/checkpoints/

其中，`/home/jyt/mmdetection/configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_3x_coco.py`是mask_r_cnn_r50_fpn_3x模型的配置文件路径，`/500/checkpoints/`是模型保存的路径。

如果你想使用mask_r_cnn_r50_fpn_1x模型进行训练，你可以使用以下命令：

!python /home/jyt/mmdetection/tools/train.py /home/jyt/mmdetection/configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --work-dir /500/checkpoints/

其中，`/home/jyt/mmdetection/configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`是mask_r_cnn_r50_fpn_1x模型的配置文件路径，`/500/checkpoints/`是模型保存的路径。

请根据你的需求选择适合的模型进行训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Ubuntu机器学习实战】MMdetection训练自己的数据集并预测（使用mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco完美走个流程)](https://blog.csdn.net/weixin_44227405/article/details/126181170)[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]
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