mmsegmentation 训练
时间: 2025-02-28 12:34:41 浏览: 57
### 使用 MMSegmentation 进行训练
为了使用 MMSegmentation 训练自定义模型,需遵循一系列特定的操作流程。首先,初始化环境是必要的前置条件。
#### 初始化工作目录
通过克隆官方仓库并安装依赖来设置开发环境:
```bash
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -e .
```
上述指令确保了 `mmsegmentation` 工具链被正确部署至本地环境中[^2]。
#### 准备配置文件
对于具体的训练任务而言,准备合适的配置文件至关重要。这通常涉及到调整超参数以及指定所使用的预训练权重路径等细节。例如,可以创建或编辑位于 `configs/` 文件夹下的配置文件以适应不同的实验需求。
当一切就绪之后,启动训练过程仅需一条简单的命令即可完成:
```bash
python tools/train.py 配置文件路径
```
这里的“配置文件路径”指的是之前已经准备好用于当前训练会话的具体设定文档的位置[^1]。
#### 开始训练
假设已有一个名为 `twins_pcpvt-s_fpn_fpnhead_8xb4-80k_ade20k-512x512.py` 的配置文件,则可以通过如下方式开始训练:
```bash
python tools/train.py configs/twins/twins_pcpvt-s_fpn_fpnhead_8xb4-80k_ade20k-512x512.py
```
这条命令将会依据给定的配置自动加载相应的网络结构及其初始参数,并按照预定的学习策略逐步优化直至收敛[^4]。
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