mmcv安装

MMCV与MMDetection：
MMCV是MMDetection的底层支持库，包含了计算机视觉中常见的图像处理、模型构建和训练部分的一些工具模块。MMDetection则是基于MMCV的基础之上，提供了一系列的检测算法和用于视觉检测的数据集和评估指标，并提供了大量的实用脚本，以极大的方便用户训练检测模型和进行评测。

mmcv安装

安装 MMCV的官方文档中有提到：在没有对应 PyTorch 或者 CUDA 或者 mmcv-full 版本的预编译包时，可以源码安装 mmcv-full。mmcv-full源码安装完了，还需要安装mmdetection：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

反正我源码是没有安装成功，我是直接将安装符合条件的 PyTorch 和 CUDA，然后安装 PyTorch 和 CUDA对应的mmcv-full 。

MMDetection 安装文档和教程

轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一)中讲述了MMDetection的各个模块以及它们定义的位置。

第二层模块抽象

• Pipeline一系列按顺序运行的数据处理模块：图片和标签加载-->数据前处理-->数据增强-->数据收集
• 数据加载：MMDetection中定义了DataContainer模块用于将数据包装一个batch，使用MMDataParallel 和 MMDistributedDataParallel进行数据加载
• Runner 和 Hooks：Runner 封装了 OpenMMLab 体系下各个框架的训练和验证详细流程，其负责管理训练和验证过程中的整个生命周期，通过预定义回调函数，用户可以插入定制化 Hook ，从而实现各种各样的需求。

配置文件中的samples_per_gpu指的是batch size。