mmseg查漏补缺

关于如何使用mmseg训练自己的数据集在csdn上已经有很多大佬分享，我就不班门弄斧了

这篇文章主要记录一下在训练过程中出现的一些问题及思考

在所有的配置都完成后开始训练，出现了内存爆炸的bug（服务器性能很强所以不是数据太多的问题），一开始认为是使用的danet网络中有attention机制所以导致出bug，所以换了简单的unet，依然是相同的问题->在评估的时候出现：

DataLoader worker (pid 5992) is killed by signal:Killed

而且每次都停止在相同的评估顺序上，debug了很久都没有发现问题，最后怀疑可能是RepeatDataset 中次数为40000导致数据非常庞大，改为4000就可以顺利训练和评估了

那么问题来了，为什么repeat大了10倍就会内存爆炸呢？

从源代码开始看，加载图数据时会加载标注文件中所有样本的信息，然后进行一系列数据预处理和数据增强，repeatdataaet是重复某个小数据集多次。