mmdetection中训练次数

在MMDetection中，训练次数通常指的是迭代次数（iteration），也可以理解为训练的轮数。每一轮训练中，模型都会遍历整个训练集进行参数更新。迭代次数的多少取决于数据集的大小、模型的复杂度以及资源的限制。一般来说，训练次数越多，模型在训练集上的性能会越好，但同时也可能导致过拟合。在使用MMDetection进行目标检测任务时，迭代次数可以通过设置配置文件中的参数来控制。

相关问题

mmdetection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. 打开mmdetection的训练配置文件yolox_s_8x8_300e_coco.py，该文件位于mmdetection/work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/目录下。
2. 确认配置文件中的训练参数是否符合你的需求，比如学习率、迭代次数等。
3. 如果你需要恢复之前的训练进度，可以查找之前训练过程中生成的终端log文件20220705_155440.log，以及对应的json版本文件20220705_155440.log.json。这些文件可以用于可视化训练过程参数的使用。
4. 根据你的需求，进行异常处理。例如，如果遇到错误或异常情况，可以查看mmdetection/configs/base/default_runtime.py文件并取消相关注释，以进行异常处理。
5. 最后，你可以继续使用mmdetection进行训练，通过运行相应的训练命令来开始训练过程。

需要注意的是，mmdetection是一个基于PyTorch实现的深度学习目标检测工具箱，支持多种主流目标检测框架，如Faster-RCNN、Mask-RCNN、Fast-RCNN等。你可以根据自己的需求选择合适的目标检测框架进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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mmdetection中fcos训练

在MMDetection中，训练的次数是通过配置文件进行设置的。训练次数通常在配置文件的'schedule'部分进行配置。具体来说，可以通过修改配置文件中的`total_epochs`参数来指定训练的总轮数。此外，还可以在`optimizer`部分的`lr_config`中设置学习率策略，以调整训练过程中学习率的变化。需要注意的是，训练次数的设置应该根据具体的数据集和模型进行调整，以获得最佳的训练效果。