mmdetection模型配置文件

MMDetection是一个流行的目标检测库，基于PyTorch构建，主要用于研究和实践先进的目标检测算法。其模型配置文件通常是以YAML格式（Yet Another Markup Language）书写，名为`.yaml`文件。在MMDetection中，模型配置主要包括以下几个部分：

1. **model**: 定义网络结构，包括基础网络、neck（特征融合模块）、backbone（特征提取模块）和head（预测头）。

2. **train**和**test**: 分别指定了训练和测试阶段的具体参数，如优化器、学习率策略、数据加载器设置等。

3. **data**: 数据集相关的配置，包括类别信息、数据源路径、预处理步骤（如resize、crop、augmentation）等。

4. **log_config**: 日志记录设置。

5. **runner**: 训练流程的管理器，如epochs、workers数等。

6. **work_dir**: 工作目录，用于存储模型检查点和其他训练结果。

例如，一个简单的mmdet配置文件可能会像这样：

model:
  type: 'YOLOv3'
  pretrained: 'model yolov3 weights path'

dataset_type: 'CocoDataset'
data_root: 'path/to/dataset'
ann_file: 'path/to/annotations.json'

train:
  epochs: 10
  batch_size: 16

test:
  batch_size: 1

...