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@@ -68,13 +68,20 @@ PaddleSeg支持多进程IO、多卡并行、跨卡Batch Norm同步等训练加
 
 A: 可能是pip源的问题，这种情况下建议切换为官方源
 
-#### Q:图像分割的数据增强如何配置，unpadding, step-scaling, range-scaling的原理是什么？
+#### Q:图像分割的数据增强如何配置，Unpadding, StepScaling, RangeScaling的原理是什么？
 
 A: 更详细数据增强文档可以参考[数据增强](./docs/data_aug.md)
 
+#### Q: 训练时因为某些原因中断了，如何恢复训练？
+
+A: 启动训练脚本时通过命令行覆盖TRAIN.RESUME_MODEL_DIR配置为模型checkpoint目录即可, 以下代码示例第100轮重新恢复训练。
+```
+python pdseg/train.py --cfg xxx.yaml TRAIN.RESUME_MODEL_DIR /PATH/TO/MODEL_CKPT/100
+```
+
 #### Q: 预测时图片过大，导致显存不足如何处理？
 
-A: 降低Batch size，使用Group Norm策略等。
+A: 降低Batch size，使用Group Norm策略；请注意训练过程中当`DEFAULT_NORM_TYPE`选择`bn`时，为了Batch Norm计算稳定性，batch size需要满足>=2
 
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