train_detector

train_detector是一个函数，它在mmdet/api/train.py文件中定义。它用于训练目标检测模型。该函数接受四个参数：model，dataset，cfg和distributed。如果distributed参数为False，则调用_non_dist_train函数进行非分布式训练；如果distributed参数为True，则调用_dist_train函数进行分布式训练。\[1\]\[2\]

在训练过程中，train_detector函数会调用model、datasets、cfg等参数，并根据参数的设置进行相应的训练操作。具体的训练过程在函数内部实现，包括数据加载、模型初始化、优化器设置、损失计算、反向传播等。\[2\]\[3\]

总之，train_detector函数是mmdetection中用于训练目标检测模型的重要函数，它负责整个训练过程的调度和执行。通过调用该函数，可以对目标检测模型进行训练，并根据需要进行分布式训练。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mmdetection源码笔记（四）：训练模型之train_detector()的解读](https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/102906700)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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