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# 跨库调用模块
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通过使用 MMEngine 的[注册器（Registry）](../tutorials/registry.md)和[配置文件（Config）](../tutorials/config.md)，用户可以实现跨软件包的模块构建。
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例如，在 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 中使用 [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification) 的 Backbone，
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或者在 [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate) 中使用 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 的 Transform，
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或者在 [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking) 中使用 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 的 Detector。
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一般来说，同类模块都可以进行跨库调用，只需要在配置文件的模块类型前加上软件包名的前缀即可。下面举几个常见的例子：
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## 跨库调用 Backbone:
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以在 MMDetection 中调用 MMClassification 的 ConvNeXt 为例，首先需要在配置中加入 `custom_imports` 字段将 MMClassification 的 Backbone 添加进注册器，然后只需要在 Backbone 的配置中的 `type` 加上 MMClassification 的软件包名 `mmcls` 作为前缀，即 `mmcls.ConvNeXt` 即可：
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```python
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# 使用 custom_imports 将 mmcls 的 models 添加进注册器
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custom_imports = dict(imports=['mmcls.models'], allow_failed_imports=False)
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model = dict(
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type='MaskRCNN',
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data_preprocessor=dict(...),
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backbone=dict(
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type='mmcls.ConvNeXt', # 添加 mmcls 前缀完成跨库调用
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arch='tiny',
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out_indices=[0, 1, 2, 3],
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drop_path_rate=0.4,
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layer_scale_init_value=1.0,
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gap_before_final_norm=False,
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init_cfg=dict(
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type='Pretrained',
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checkpoint=
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'https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/convnext/downstream/convnext-tiny_3rdparty_32xb128-noema_in1k_20220301-795e9634.pth',
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prefix='backbone.')),
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neck=dict(...),
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rpn_head=dict(...))
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```
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## 跨库调用 Transform:
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与上文的跨库调用 Backbone 一样，使用 custom_imports 和添加前缀即可实现跨库调用：
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```python
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# 使用 custom_imports 将 mmdet 的 transforms 添加进注册器
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custom_imports = dict(imports=['mmdet.datasets.transforms'], allow_failed_imports=False)
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# 添加 mmdet 前缀完成跨库调用
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train_pipeline=[
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dict(type='mmdet.LoadImageFromFile'),
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dict(type='mmdet.LoadAnnotations', with_bbox=True, box_type='qbox'),
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dict(type='ConvertBoxType', box_type_mapping=dict(gt_bboxes='rbox')),
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dict(type='mmdet.Resize', scale=(1024, 2014), keep_ratio=True),
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dict(type='mmdet.RandomFlip', prob=0.5),
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dict(type='mmdet.PackDetInputs')
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]
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```
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## 跨库调用 Detector:
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跨库调用算法是一个比较复杂的例子，一个算法会包含多个子模块，因此每个子模块也需要在`type`中增加前缀，以在 MMTracking 中调用 MMDetection 的 YOLOX 为例：
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```python
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# 使用 custom_imports 将 mmdet 的 models 添加进注册器
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custom_imports = dict(imports=['mmdet.models'], allow_failed_imports=False)
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model = dict(
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type='mmdet.YOLOX',
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backbone=dict(type='mmdet.CSPDarknet', deepen_factor=1.33, widen_factor=1.25),
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neck=dict(
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type='mmdet.YOLOXPAFPN',
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in_channels=[320, 640, 1280],
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out_channels=320,
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num_csp_blocks=4),
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bbox_head=dict(
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type='mmdet.YOLOXHead', num_classes=1, in_channels=320, feat_channels=320),
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train_cfg=dict(assigner=dict(type='mmdet.SimOTAAssigner', center_radius=2.5)))
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```
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为了避免给每个子模块手动增加前缀，配置文件中引入了 `_scope_` 关键字，当某一模块的配置中添加了 `_scope_` 关键字后，该模块配置文件下面的所有子模块配置都会从该关键字所对应的软件包内去构建：
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```python
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# 使用 custom_imports 将 mmdet 的 models 添加进注册器
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custom_imports = dict(imports=['mmdet.models'], allow_failed_imports=False)
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model = dict(
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_scope_='mmdet', # 使用 _scope_ 关键字，避免给所有子模块添加前缀
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type='YOLOX',
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backbone=dict(type='CSPDarknet', deepen_factor=1.33, widen_factor=1.25),
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neck=dict(
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type='YOLOXPAFPN',
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in_channels=[320, 640, 1280],
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out_channels=320,
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num_csp_blocks=4),
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bbox_head=dict(
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type='YOLOXHead', num_classes=1, in_channels=320, feat_channels=320),
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train_cfg=dict(assigner=dict(type='SimOTAAssigner', center_radius=2.5)))
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```
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以上这两种写法互相等价。
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若希望了解更多关于注册器和配置文件的内容，请参考[配置文件教程](../tutorials/config.md)和[注册器教程](../tutorials/registry.md)
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