Welcome to MMDetection’s documentation!¶ 开始你的第一步 概述 开始你的第一步 使用指南 训练 & 测试 学习配置文件 使用已有模型在标准数据集上进行推理 数据集准备 测试现有模型 在标准数据集上训练预定义的模型（待更新） 在自定义数据集上进行训练 在标准数据集上训练自定义模型（待更新） 模型微调 提交测试结果 权重初始化 将单阶段检测器作为 RPN 半监督目标检测 实用工具 日志分析 结果分析 可视化 误差分析 模型服务部署 模型复杂度 模型转换 数据集转换 数据集下载 基准测试 更多工具 超参数优化 混淆矩阵 COCO 分离和遮挡实例分割性能评估 实用的钩子 可视化 检测器鲁棒性检查 模型部署 使用 MMDetection 和 Label-Studio 进行半自动化目标检测标注 进阶教程 基础概念 数据流（待更新） 数据结构（待更新） 模型（待更新） 数据集（待更新） 数据变换（待更新） 精度评测（待更新） 执行引擎（待更新） 默认约定 组件定制 自定义模型 自定义损失函数 自定义数据集 自定义数据预处理流程 自定义训练配置 How to 使用 MMClassification 的骨干网络 使用马赛克数据增强 在配置文件中冻结骨干网络后在训练中解冻骨干网络 获得新的骨干网络的通道数 MMDetection 中训练 Detectron2 的模型 迁移版本 从 MMDetection 2.x 迁移至 3.x 接口文档（英文） mmdet.apis mmdet.datasets mmdet.engine mmdet.evaluation mmdet.models mmdet.structures mmdet.testing mmdet.visualization mmdet.utils 模型仓库 模型库 说明 基于 MMDetection 的项目 常见问题解答 MMDetection v2.x 兼容性说明 文章 中文解读文案汇总（待更新） 语言切换 English 简体中文 Indices and tables¶ 索引 搜索页面