训练自己数据集

确认Awesome-Backbones/datas/annotations.txt标签准备完毕
确认Awesome-Backbones/datas/下train.txt与test.txt与annotations.txt对应
选择想要训练的模型，在Awesome-Backbones/models/下找到对应配置文件
按照配置文件解释修改参数
在Awesome-Backbones打开终端运行

python tools/train.py models/mobilenet/mobilenet_v3_small.py

命令行：

python tools/train.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    [--resume-from] \
    [--seed] \
    [--device] \
    [--gpu-id] \
    [--split-validation] \
    [--ratio] \
    [--deterministic] \

所有参数的说明：

config：模型配置文件的路径。
--resume-from：从中断处恢复训练，提供权重路径，务必注意正确的恢复方式是从Last_Epoch***.pth，如--resume-from logs/SwinTransformer/2022-02-08-08-27-41/Last_Epoch15.pth
--seed：设置随机数种子，默认按照环境设置
--device：设置GPU或CPU训练
--gpu-id：指定GPU设备，默认为0（单卡基本均为0不用改动）
--split-validation：是否从训练集中划分验证集，划分比例默认0.2，否则直接将测试集用于验证
--ratio：从训练集中划分验证集的比例，默认0.2，且shuffle后随机从训练集某fold挑选
--deterministic：多GPU训练相关，暂不用设置