mmdetection如何进行断点续训？

mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测框架，支持多种经典模型和数据集。下面是mmdetection进行断点续训的一般步骤：

1. 在训练过程中，设置合适的`checkpoint_config`参数，以便定期保存模型参数和优化器状态。其中包括：

- `interval`：保存checkpoint的间隔epoch数；

- `save_optimizer`：是否同时保存优化器状态；

- `type`：checkpoint保存的格式，如`epoch`、`iteration`等；

- `max_to_keep`：保存的最大checkpoint数目。

例如，在训练Faster R-CNN模型时，可以设置如下的checkpoint_config：

   checkpoint_config = dict(interval=1, save_optimizer=True, type='epoch', max_to_keep=5)

2. 当训练过程中断时，需要手动加载之前保存的checkpoint。可以使用`mmdet.core.checkpoint.load_checkpoint()`函数加载checkpoint，然后将返回的checkpoint字典中的参数和优化器状态加载到当前模型中。

例如，假设我们之前保存了一个名为`epoch_10.pth`的checkpoint，可以使用以下代码加载checkpoint：

   from mmdet.core import checkpoint
   
   checkpoint_file = 'epoch_10.pth'
   checkpoint_dict = checkpoint.load_checkpoint(model, checkpoint_file, map_location='cpu')
   optimizer.load_state_dict(checkpoint_dict['optimizer'])
   start_epoch = checkpoint_dict['epoch'] + 1

其中，`model`是当前的模型，`optimizer`是当前的优化器，`map_location`是指定保存checkpoint时使用的设备，如`'cpu'`或`'cuda:0'`等。

3. 基于加载的checkpoint，从上次训练结束的epoch开始，继续训练模型。需要注意的是，由于在加载checkpoint时已经将当前模型的参数和优化器状态设置为上次训练结束的状态，因此可以直接调用训练函数进行训练，无需重新初始化模型和优化器。

例如，在使用`train_detector()`函数进行训练时，可以设置`start_epoch`参数为上次训练结束的epoch，然后继续训练模型：

   from mmdet.apis import train_detector
   
   # continue training from last epoch
   epochs = 10
   train_detector(model, dataset, cfg, distributed=False, validate=True, start_epoch=start_epoch, epochs=epochs)

需要注意的是，由于mmdetection支持分布式训练，因此在进行断点续训时需要根据当前的训练方式（单机多卡、多机多卡等）和之前保存checkpoint时的设置进行相应的调整。同时，在分布式训练中，需要保证所有节点使用相同的checkpoint进行训练，以避免模型不同步的问题。