１.简介
MMDetection 是商汤出品的集成了目标检测／实例分割分割／全景分割几个方面顶级模型组合的,模块化的，基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。是深度学习工作者的必备工具，非常有必要深入掌握。
近期汇总一下从入门到精通的个人学习经验＋源码＋相关链接视频，希望有助于帮助很多需要的朋友。
本文主要是基于 mmdetection 2.26 开展，如果后续2.x系列更新的话，理论上应该是模型或者一些常见bug，大体结构应该大同小异。如果有较大框架的变更的话，请参照官网为准。
最新的 2.26.0 版本已经在 2022.11.23 发布:
支持在 NPU 上进行训练。 如果想了解更多版本更新细节和历史信息，请阅读更新日志。
如果想了解 MMDetection 不同版本之间的兼容性, 请参考兼容性说明文档。
2.内容链接汇总
本人汇总和整理的具体内容和对应的源码，参见以下几个方面对应链接：
环境安装和常用工具使用，
数据的标注／转化／常见格式，
整体流程和源码解读，
论文解读，
重要模型模块解读，
常见涨点技巧和应用汇总
模型转化和应用部署
模型基础知识归纳汇总
常见报错以及解决方案汇总
3. 相关链接汇总：
mmdetection官方链接
官方使用手册链接
model zoo下载链接整理
mmdetection常见中文总结文档整理
