[Doc]: update root registries in docs (#316)

docs/zh_cn/tutorials/registry.md

@@ -224,7 +224,7 @@ conv = MODELS.build(cfg)
 
 MMEngine 的注册器支持跨项目调用，即可以在一个项目中使用另一个项目的模块。虽然跨项目调用也有其他方法的可以实现，但 MMEngine 注册器提供了更为简便的方法。
 
-为了方便跨库调用，MMEngine 提供了 18 个根注册器：
+为了方便跨库调用，MMEngine 提供了 20 个根注册器：
 
 - RUNNERS: Runner 的注册器
 - RUNNER_CONSTRUCTORS: Runner 的构造器
@@ -232,17 +232,19 @@ MMEngine 的注册器支持跨项目调用，即可以在一个项目中使用
 - HOOKS: 钩子，如 `CheckpointHook`, `ProfilerHook`
 - DATASETS: 数据集
 - DATA_SAMPLERS: `Dataloader` 的 `sampler`，用于采样数据
-- PIPELINES: 各种数据预处理，如 `Resize`, `Reshape`
+- TRANSFORMS: 各种数据预处理，如 `Resize`, `Reshape`
 - MODELS: 模型的各种模块
 - MODEL_WRAPPERS: 模型的包装器，如 `MMDistributedDataParallel`，用于对分布式数据并行
 - WEIGHT_INITIALIZERS: 权重初始化的工具
 - OPTIMIZERS: 注册了 PyTorch 中所有的 `optimizer` 以及自定义的 `optimizer`
-- OPTIMIZER_CONSTRUCTORS: optimizer 的构造器
-- PARAM_SCHEDULERS: 各种参数调度器， 如 `MultiStepLR`
-- METRICS: 用于验证模型精度的评估指标
+- OPTIM_WRAPPER: 对 Optimizer 相关操作的封装，如 `OptimWrapper`，`AmpOptimWrapper`
+- OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS: optimizer wrapper 的构造器
+- PARAM_SCHEDULERS: 各种参数调度器，如 `MultiStepLR`
+- METRICS: 用于计算模型精度的评估指标，如 `Accuracy`
+- EVALUATOR: 用于计算模型精度的一个或多个评估指标
 - TASK_UTILS: 任务强相关的一些组件，如 `AnchorGenerator`, `BboxCoder`
 - VISUALIZERS: 管理绘制模块，如 `DetVisualizer` 可在图片上绘制预测框
-- WRITERS: 存储训练日志的后端，如 `LocalWriter`, `TensorboardWriter`
+- VISBACKENDS: 存储训练日志的后端，如 `LocalVisBackend`, `TensorboardVisBackend`
 - LOG_PROCESSORS: 控制日志的统计窗口和统计方法，默认使用 `LogProcessor`，如有特殊需求可自定义 `LogProcessor`
 
 下面我们以 OpenMMLab 开源项目为例介绍如何跨项目调用模块。

mmengine/registry/root.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 # Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
-"""MMEngine provides 11 root registries to support using modules across
+"""MMEngine provides 20 root registries to support using modules across
 projects.
 
 More datails can be found at
@@ -31,12 +31,17 @@ WEIGHT_INITIALIZERS = Registry('weight initializer')
 
 # mangage all kinds of optimizers like `SGD` and `Adam`
 OPTIMIZERS = Registry('optimizer')
+# manage optimizer wrapper
+OPTIM_WRAPPERS = Registry('optim_wrapper')
 # manage constructors that customize the optimization hyperparameters.
 OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS = Registry('optimizer wrapper constructor')
 # mangage all kinds of parameter schedulers like `MultiStepLR`
 PARAM_SCHEDULERS = Registry('parameter scheduler')
+
 # manage all kinds of metrics
 METRICS = Registry('metric')
+# manage evaluator
+EVALUATOR = Registry('evaluator')
 
 # manage task-specific modules like anchor generators and box coders
 TASK_UTILS = Registry('task util')
@@ -48,9 +53,3 @@ VISBACKENDS = Registry('vis_backend')
 
 # manage logprocessor
 LOG_PROCESSORS = Registry('log_processor')
-
-# manage optimizer wrapper
-OPTIM_WRAPPERS = Registry('optim_wrapper')
-
-# manage evaluator
-EVALUATOR = Registry('evaluator')