首页RT-DETR resume

RT-DETR resume

时间: 2025-02-07 08:12:15 浏览: 134

### 实现 RT-DETR 模型训练断点续训为了实现在 RT-DETR 中的训练断点续训功能，可以采用如下方法：当通过命令行执行断点训练时遇到 `AttributeError: 'RTDETRDecoder' object has no attribute 'stride'` 错误[^3]。然而，如果使用 Python 代码来启动相同的过程，则不会触发此异常并能正常工作。具体来说，在加载预训练权重之后设置模型继续训练的关键在于正确配置参数以及指定保存路径等细节。下面给出了一段用于恢复中断训练过程的具体代码实例： ```python from ultralytics import RTDETR model = RTDETR('runs/detect/train16/weights/last.pt') results = model.train( data="rtdetr-x_ImageMatch/GAIIC2024_ImageMatchingFusion_Swin.yaml", epochs=300, device='0', batch=4, save=True, resume=True, amp=False, name="runs/detect/train16", save_dir="runs/detect/runs/detect/train16", workers=0 ) ``` 上述代码片段展示了如何利用 Ultralytics 提供的功能来进行 RT-DETR 的断点续训操作。值得注意的是，这里的 `resume=True` 参数指示程序尝试从上次停止的地方重新开始训练；同时指定了具体的存储位置和其他必要的超参数选项以确保整个流程顺利进行。此外，对于想要进一步了解有关 RT-DETR 训练、验证及推理等方面的内容，还可以参考专门针对这些主题编写的脚本文件（如 train.py、detect.py 和 val.py），它们能够提供更详细的指导和支持[^4]。

阅读全文