不同的mmcv和mmdet对应的版本号

不同的mmcv和mmdet版本之间的对应关系如下：

- mmcv==0.6.2，mmdet==1.0rc1
- mmcv==0.6.2，mmdet==1.0rc2
- mmcv==0.6.2，mmdet==1.0rc3
- mmcv==0.6.2，mmdet==1.1.0
- mmcv==0.6.2，mmdet==1.2.0
- mmcv==1.0.5，mmdet==2.0.0
- mmcv==1.1.4，mmdet==2.1.0
- mmcv==1.2.7，mmdet==2.2.0
- mmcv==1.3.1，mmdet==2.3.0
- mmcv==1.3.10，mmdet==2.4.0
- mmcv==1.3.12，mmdet==2.5.0
- mmcv==1.3.14，mmdet==2.6.0
- mmcv==1.3.14，mmdet==2.7.0

相关问题

mmcv mmdet pytorch对应版本

mmcv与mmdet是一些流行的开源库，用于计算机视觉任务，并且它们都是基于PyTorch深度学习框架。它们的对应版本如下所示：

1. mmcv：mmcv（即"Multimedia Computer Vision Library"）是一个用于计算机视觉研究和开发的工具包。它提供了许多常用的图像和视频处理功能，以及大量的数据增强方法，包括颜色变换、几何变换和噪声扰动等。mmcv的版本号通常采用"x.y.z"的格式，其中"x"表示主要版本号，"y"表示次要版本号，"z"表示修订版本号。

2. mmdet：mmdet（即"OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark"）是一个基于PyTorch开发的目标检测工具库。它提供了许多经典的目标检测算法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN等，并支持各种常见的骨干网络，如ResNet、ResNeXt和HRNet等。与mmcv一样，mmdet的版本号也采用"x.y.z"的格式。

两者之间的对应版本关系比较复杂，因为它们是独立维护的。一般来说，为了保持兼容性，它们的版本号通常是同步升级的。这意味着当mmcv发布新版本时，mmdet也会相应地更新到与之兼容的版本。因此，如果你使用的是特定版本的mmdet，你可以通过查看mmdet的文档或代码仓库来找到对应的mmcv版本。通常情况下，它们会提供一份版本兼容性矩阵，以帮助用户选择合适的版本组合。

总之，如果你想使用mmcv和mmdet进行计算机视觉任务，建议使用它们的最新稳定版本，并尽量保持mmcv和mmdet的版本一致。这样可以确保你能够获得最好的性能和最新的功能。

mmcv,mmcv-full,mmdet,mmengine和mmtrack之间的版本对应关系

mmcv、mmcv-full、mmdet、mmengine和mmtrack都是由开源项目OpenMMLab维护的深度学习工具库。它们之间的版本对应关系如下：

- mmcv和mmcv-full：mmcv是一个轻量级的计算机视觉工具库，mmcv-full是在mmcv的基础上增加了更多的功能和模型实现。它们的版本号是相同的，例如mmcv 1.3.4对应mmcv-full 1.3.4。
- mmdet：mmdet是基于PyTorch实现的目标检测工具库，它使用mmcv或mmcv-full作为计算机视觉基础工具库。mmdet的版本号与mmcv或mmcv-full的版本号不一定相同，但是会在文档中说明兼容关系。例如mmdet 2.17.0需要使用mmcv-full 1.3.5。
- mmengine：mmengine是OpenMMLab开发的深度学习模型训练引擎，它也使用mmcv或mmcv-full作为计算机视觉基础工具库。mmengine的版本号与mmcv或mmcv-full的版本号不一定相同，但是会在文档中说明兼容关系。例如mmengine 0.2.0需要使用mmcv-full 1.3.5。
- mmtrack：mmtrack是OpenMMLab开发的多目标跟踪工具库，它也使用mmcv或mmcv-full作为计算机视觉基础工具库。mmtrack的版本号与mmcv或mmcv-full的版本号不一定相同，但是会在文档中说明兼容关系。例如mmtrack 0.2.0需要使用mmcv-full 1.3.5。

需要注意的是，不同的工具库之间可能存在一些依赖关系，使用时需要根据具体情况进行设置。建议在使用时仔细阅读文档并按照要求进行安装和配置。