mmdetection

mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，由香港中文大学视觉计算组开发。它实现了包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet、Cascade R-CNN等在内的多种经典目标检测算法，并且支持多种数据集，包括COCO、PASCAL VOC、KITTI等。该工具箱的优点是高效、易用、可扩展性强，可以帮助开发者更快速地实现目标检测算法，并且可以根据自己的需求进行定制化开发。

相关问题

mm detection

mm detection是一个用于目标检测的开源框架，它基于PyTorch实现。使用mm detection可以进行目标检测任务的训练和推断。根据提供的引用，学习mm detection的难度可能较大。但是通过观看b站up主的教程和参考知乎上的mmlab官方教程，可以获得很好的指导和学习资源。在学习过程中，可以参考上述引用中提到的数据前期处理和配置文件的修改步骤来完成数据准备和模型配置的工作。特别需要注意的是，在修改配置文件时，需要根据具体的检测类别个数修改num_classes参数，并且不需要将背景归为一类。请根据自己的数据集标签值进行相应的修改。

MMdetection

MMdetection是一个开源的目标检测工具箱，提供了丰富的目标检测算法和模型。它基于PyTorch深度学习框架，支持各种常见的目标检测任务，如物体检测、实例分割、关键点检测等。MMdetection提供了一系列经典的目标检测算法实现，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet等。它还支持多种骨干网络，如ResNet、ResNeXt、HRNet等。通过使用MMdetection，用户可以快速构建和训练自己的目标检测模型，并在实际应用中进行目标检测任务。