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# 概述
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本章向您介绍 MMYOLO 的整体框架，并提供详细的教程链接。
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## 什么是 MMYOLO
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/12907710/137271636-56ba1cd2-b110-4812-8221-b4c120320aa9.png" alt="图片"/>
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MMYOLO 是一个 YOLO 系列的算法工具箱，目前仅实现了目标检测任务，后续会支持实例分割、全景分割和关键点检测等多种任务。其包括丰富的目标检测算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：
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MMYOLO 文件结构和 MMDetection 完全一致。为了能够充分复用 MMDetection 代码，MMYOLO 仅包括定制内容，其由 3 个主要部分组成：`datasets`、`models`、`engine`。
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- **datasets** 支持用于目标检测的各种数据集。
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- **transforms** 包含各种数据增强变换。
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- **models** 是检测器最重要的部分，包含检测器的不同组件。
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- **detectors** 定义所有检测模型类。
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- **data_preprocessors** 用于预处理模型的输入数据。
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- **backbones** 包含各种骨干网络
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- **necks** 包含各种模型颈部组件
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- **dense_heads** 包含执行密集预测的各种检测头。
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- **losses** 包含各种损失函数
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- **task_modules** 为检测任务提供模块。例如 assigners、samplers、box coders 和 prior generators。
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- **layers** 提供了一些基本的神经网络层
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- **engine** 是运行时组件的一部分。
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- **optimizers** 提供优化器和优化器封装。
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- **hooks** 提供 runner 的各种钩子。
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## 如何使用本指南
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以下是 MMYOLO 的详细指南：
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1. 安装说明见[开始你的第一步](get_started.md)
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2. MMYOLO 的基本使用方法请参考以下教程：
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- [训练和测试](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_cn/latest/user_guides/index.html#训练-测试)
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- [从入门到部署全流程](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_cn/latest/user_guides/index.html#从入门到部署全流程)
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- [实用工具](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_cn/latest/user_guides/index.html#实用工具)
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3. YOLO 系列算法实现和全解析教程：
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- [必备基础](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/latest/algorithm_descriptions/index.html#必备基础)
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- [原理和实现全解析](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_cn/latest/algorithm_descriptions/index.html#原理和实现全解析)
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4. 参考以下教程深入了解：
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- [How to](https://mmyolo.readthedocs.io/zh_cn/latest/advanced_guides/index.html#how-to)
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