mmcv和mmdet的版本

mmcv和mmdet的版本关系如下：

- mmcv: 1.0.5对应mmdet:v2.10.0
- mmcv: 1.1.5对应mmdet:v2.11.0
- mmcv: 1.2.0对应mmdet:v2.12.0
- mmcv: 1.3.0对应mmdet:v2.13.0
- mmcv: 1.3.1对应mmdet:v2.14.0
- mmcv: 1.3.5对应mmdet:v2.15.0
- mmcv: 1.3.10对应mmdet:v2.16.0
- mmcv: 1.3.14对应mmdet:v2.17.0
- mmcv: 1.3.16对应mmdet:v2.18.0
- mmcv: 1.3.17对应mmdet:v2.19.0

您可以在mmdetection的Github主页上查看更多信息：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

相关问题

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

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。