# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model model = RTDETR('rtdetr-l.pt')#预训练权重。我在这里使用了预训练权重，但是我想将其去掉，重新开始训练，我该怎么做

如果你想从头开始训练一个模型而不是使用预训练权重，你需要遵循以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：
确保已经安装了Detectron2和其对应的RT-DETR模型。如果还没有，可以运行 `pip install detectron2[models]` 来安装。

2. **下载或创建一个空模型配置**：
导入所需的模块，然后创建一个新的模型配置，例如：

   from detectron2.config import get_cfg
   cfg = get_cfg()
   cfg.MODEL.DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

如果你是从头开始构建模型，可以选择一个基本的模型配置，如`cfg.MODEL.BACKBONE.NAME = 'resnet50'`。

3. **清空预训练权重**：
RT-DETR模型的初始化默认加载预训练权重。为了移除这个行为，设置`cfg.MODEL.WEIGHTS=None` 或者 `cfg.MODEL.RESUME_FROM_NONE=True`。

4. **配置数据集**：
根据你的任务添加适当的dataset configurations，包括数据来源（如COCO）、数据划分（train/val/test）等。

5. **训练循环**：
创建`DefaultTrainer`实例并指定配置文件：

   trainer = DefaultTrainer(cfg)
   trainer.resume_or_load(resume=False)  # 指定不从预训练权重加载

然后调用`trainer.train()`进行训练。

6. **保存新权重**：
训练结束后，你可以定期保存模型状态到新的.pth文件：

   trainer.save("my_new_model.pt")

注意：重新训练通常需要大量的标注数据和计算资源，而且训练时间会比仅使用预训练权重长得多。