自定义数据集上的掩码RCNN训练挂起

是指在自定义数据集上使用掩码RCNN模型进行训练时，训练过程中出现了挂起的情况。

掩码RCNN（Mask R-CNN）是一种基于区域卷积神经网络（R-CNN）的目标检测和实例分割模型。它能够同时实现目标检测和像素级的语义分割，对于需要精确分割目标的任务非常有效。

在自定义数据集上进行掩码RCNN训练时，可能会出现训练挂起的情况。训练挂起可能由于以下原因导致：

1. 数据集问题：自定义数据集中可能存在标注错误、数据质量问题或者数据集不平衡等情况，这些问题可能导致训练挂起。
2. 训练参数设置：训练参数的选择可能不合适，例如学习率设置过高或过低，批量大小设置不当等，这些参数设置问题可能导致训练挂起。
3. 硬件资源问题：训练过程中可能由于硬件资源不足，例如内存不足或者显存不足，导致训练挂起。

针对自定义数据集上的掩码RCNN训练挂起问题，可以采取以下解决方法：

1. 数据集检查与清洗：对自定义数据集进行仔细检查，确保标注准确无误，数据质量良好，并且尽量保持数据集的平衡性。
2. 参数调优：根据实际情况，调整训练参数，例如学习率、批量大小等，可以通过尝试不同的参数组合来找到最佳的训练设置。
3. 硬件资源优化：确保训练环境具备足够的硬件资源，例如增加内存、显存等，以满足训练的需求。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括与自定义数据集上的掩码RCNN训练相关的产品和服务。您可以参考以下腾讯云产品和服务：

1. 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习平台，可以支持自定义数据集上的掩码RCNN训练。
2. 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可以用于存储自定义数据集和训练模型。

请注意，以上仅为示例，实际选择产品和服务应根据具体需求和情况进行评估和决策。