[mmdetection]如何在训练中断后,接着上次训练?最近由于不知名原因,在用fasterrcnn训练一个大型数据集的时候,在epoch=20的时候中断训练了.采用以下方式继续上次训练.打开train.py,如图:也就是说,训练时,最后加一个–resumefrom参数,然后后面跟上次训练生成的最后一个权重文件(.pth)就可以了.因此,在命令行输入以下语句进行训练即可以完全相同的模型配置继续上次的训练啦::pythontools/train.pyconfigs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py--work-dirwork_dirs/xxx

    这学期在上《数字图像处理》这门课程，老师布置了几个大作业，自己和同学一起讨论完成后，感觉还挺有意思的，就想着把这个作业整理一下： 目录1.实验任务和要求2.实验原理3.实验代码3.1利用人脸特征点检测工具dlib获取人脸关键点目录1.实验任务和要求2.实验原理3.实验代码3.1利用人脸特征点检测工具dlib获取人脸关键点以及delaunay三角划分3.2 实现人脸的warpping（几何变换）3.3实现两张人脸的morphing（渐变合成）1.实验任务和要求（1）利用人脸特征点检测工具如dlib(http://dlib.net/)获得人脸关键点；（2）获得DelaunayTriangu

　　在折腾中成长，在折腾中永生。    接着玩模板匹配，最近主要研究了3个课题。    1、创建模型的Optimization选项模拟（2022.5.16日）　　这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手，切磋起来后面就还是和halcon比，于是有看了下create_shape_model这个函数，前面一直忙实现细节，对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意，几天一看，原来这里面还隐藏了比较深的细节。halcon原始的英文描述如下：　　Forparticularlylargemodels,itmaybeusefultoreducethenumberofmodelpointsby

　　在折腾中成长，在折腾中永生。    接着玩模板匹配，最近主要研究了3个课题。    1、创建模型的Optimization选项模拟（2022.5.16日）　　这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手，切磋起来后面就还是和halcon比，于是有看了下create_shape_model这个函数，前面一直忙实现细节，对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意，几天一看，原来这里面还隐藏了比较深的细节。halcon原始的英文描述如下：　　Forparticularlylargemodels,itmaybeusefultoreducethenumberofmodelpointsby