训练与测试¶ MMDetection 在 模型库 中提供了数百个预训练检测模型，并支持多个标准数据集，包括 Pascal VOC、COCO、CityScapes、LVIS 等。本笔记将展示如何在这些现有模型和标准数据集上执行常见任务。 了解配置 使用现有模型进行推理 数据集准备 在标准数据集上测试现有模型 在标准数据集上训练预定义模型 使用定制数据集进行训练 使用定制模型和标准数据集进行训练 微调模型 测试结果提交 权重初始化 使用单阶段检测器作为 RPN 半监督目标检测 实用工具¶ 日志分析 结果分析 融合来自多个模型的结果 可视化 错误分析 模型服务 模型复杂度 模型转换 数据集转换 数据集下载 基准测试 其他 超参数优化 混淆矩阵 COCO 分割和遮挡掩码度量 有用的钩子 可视化 腐蚀基准测试 模型部署 使用 MMDetection 和 Label-Studio 进行半自动目标检测标注 MOT 测试时参数搜索 MOT 错误可视化 浏览数据集 了解配置 数据集准备 推理 学习训练和测试 学习可视化