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# 概述
本章向您介绍 MMDetection 的整体框架，并提供详细的教程链接。
## 什么是 MMDetection
MMDetection 是一个目标检测工具箱，包含了丰富的目标检测、实例分割、全景分割算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：
MMDetection 由 7 个主要部分组成，apis、structures、datasets、models、engine、evaluation 和 visualization。
- **apis** 为模型推理提供高级 API。
- **structures** 提供 bbox、mask 和 DetDataSample 等数据结构。
- **datasets** 支持用于目标检测、实例分割和全景分割的各种数据集。
- **transforms** 包含各种数据增强变换。
- **samplers** 定义了不同的数据加载器采样策略。
- **models** 是检测器最重要的部分，包含检测器的不同组件。
- **detectors** 定义所有检测模型类。
- **data_preprocessors** 用于预处理模型的输入数据。
- **backbones** 包含各种骨干网络。
- **necks** 包含各种模型颈部组件。
- **dense_heads** 包含执行密集预测的各种检测头。
- **roi_heads** 包含从 RoI 预测的各种检测头。
- **seg_heads** 包含各种分割头。
- **losses** 包含各种损失函数。
- **task_modules** 为检测任务提供模块，例如 assigners、samplers、box coders 和 prior generators。
- **layers** 提供了一些基本的神经网络层。
- **engine** 是运行时组件的一部分。
- **runner** 为 [MMEngine 的执行器](https://mmengine.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/runner.html)提供扩展。
- **schedulers** 提供用于调整优化超参数的调度程序。
- **optimizers** 提供优化器和优化器封装。
- **hooks** 提供执行器的各种钩子。
- **evaluation** 为评估模型性能提供不同的指标。
- **visualization** 用于可视化检测结果。
## 如何使用本指南
以下是 MMDetection 的详细指南：
1. 安装说明见[开始你的第一步](get_started.md)。
2. MMDetection 的基本使用方法请参考以下教程。
- [训练和测试](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/index.html#train-test)
- [实用工具](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/index.html#useful-tools)
3. 参考以下教程深入了解：
- [基础概念](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/index.html#basic-concepts)
- [组件定制](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/index.html#component-customization)
4. 对于 MMDetection 2.x 版本的用户，我们提供了[迁移指南](./migration/migration.md)，帮助您完成新版本的适配。
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