尝试使用mmdetection中的GN模块提高模型的性能

# 一、 章节一：介绍GN模块和mmdetection框架

## 1.1 GN模块的基本原理和作用

在这一节中，我们将介绍GN（Group Normalization）模块的基本原理和作用。GN是一种用于深度学习中的归一化方法，相比于传统的BN（Batch Normalization）和LN（Layer Normalization）来说，在处理小批量数据时表现更为出色，尤其适用于目标检测等领域。

## 1.2 mmdetection框架概述及其在目标检测中的应用

在这一小节中，我们将概括介绍mmdetection框架，重点探讨其在目标检测中的应用。mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，在许多重要的计算机视觉竞赛中都取得了优异的表现，拥有丰富的模型库和灵活的配置选项。我们将着重探讨mmdetection中目标检测模型的构建和训练流程，为后续章节做铺垫。

## 二、分析当前模型性能存在的问题

### 2.1 对已有模型性能进行评估和分析
在本节中，将对当前使用的目标检测模型进行详细评估，包括模型在不同数据集上的表现情况、计算性能以及模型在实际场景中的应用情况。

### 2.2 发现当前模型中的性能瓶颈
针对当前模型存在的问题，将对其性能瓶颈进行深入分析，并找出影响模型性能的关键因素，为后续改进工作提供有力依据。

### 三、探索使用GN模块的可能性

GN模块作为一种新型的网络结构组件，在目标检测领域具有广阔的应用前景。本章将深入探讨GN模块在目标检测中的优势和适用场景，并尝试在mmdetection框架中集成GN模块。

#### 3.1 GN模块在目标检测中的优势和适用场景

GN模块（Group Normalization）相较于传统的Batch Normalization在处理小批量数据时具有更好的稳定性，尤其适用于目标检测中处理尺寸不规则的图像。由于目标检测任务常常需要处理各种尺寸的目标，而BN在这种情况下可能会出现性能下降的情况，因此GN模块的稳定性和泛化能力优势明显。

此外，GN模块不依赖于batch size，因此更适用于训练过程中batch size较小的情况。在一些资源受