MMDetection实战：MMDetection训练与测试

MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。 GitHub链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection。 Gitee链接：https://gitee.com/open-mmlab/mmdetection。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。主要特性： 模块化设计 MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的检测模型 丰富的即插即用的算法和模型 MMDetection 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet 等。 速度快 基本的框和 mask 操作都实现了 GPU 版本，训练速度比其他代码库更快或者相当，包括 Detectron2, maskrcnn-benchm