mirror of https://github.com/open-mmlab/mmyolo.git
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# 解读文章和资源汇总
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本文汇总了 MMYOLO 或相关的 [OpenMMLab](https://www.zhihu.com/people/openmmlab) 解读的部分文章（更多文章和视频见 [OpenMMLabCourse](https://github.com/open-mmlab/OpenMMLabCourse) )，如果您有推荐的文章（不一定是 OpenMMLab 发布的文章，可以是自己写的文章），非常欢迎提 Pull Request 添加到这里。
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## MMYOLO 解读文章和资源
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### 文章
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- [社区协作，简洁易用，快来开箱新一代 YOLO 系列开源库](https://zhuanlan.zhihu.com/p/575615805)
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- [MMYOLO 社区倾情贡献，RTMDet 原理社区开发者解读来啦！](https://zhuanlan.zhihu.com/p/569777684)
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- [玩转 MMYOLO 基础类第一期： 配置文件太复杂？继承用法看不懂？配置全解读来了](https://zhuanlan.zhihu.com/p/577715188)
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- [玩转 MMYOLO 工具类第一期： 特征图可视化](https://zhuanlan.zhihu.com/p/578141381?)
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### 视频
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#### 工具类
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| 第1讲 | 特征图可视化 | [](https://www.bilibili.com/video/BV188411s7o8) [](https://www.bilibili.com/video/BV188411s7o8) | [特征图可视化.ipynb](https://github.com/open-mmlab/OpenMMLabCourse/blob/main/codes/MMYOLO_tutorials/%5B%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%B1%BB%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F%5D%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%9B%BE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96.ipynb) |
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#### 基础类
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| 第1讲 | 配置全解读 | [](https://www.bilibili.com/video/BV1214y157ck) [](https://www.bilibili.com/video/BV1214y157ck) | [配置全解读文档](https://zhuanlan.zhihu.com/p/577715188) |
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#### 实用类
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| | 内容 | 视频 | 课程中的代码/文档 |
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| 第1讲 | 源码阅读和调试「必备」技巧 | [](https://www.bilibili.com/video/BV1N14y1V7mB) [](https://www.bilibili.com/video/BV1N14y1V7mB) | [源码阅读和调试「必备」技巧文档](<>) |
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#### 源码解读类
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#### 演示类
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| 第1期 | 特征图可视化 | [](https://www.bilibili.com/video/BV1je4y1478R/) [](https://www.bilibili.com/video/BV1je4y1478R/) |
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## MMEngine 解读文章和资源
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- [从 MMCV 到 MMEngine，架构升级，体验升级！](https://zhuanlan.zhihu.com/p/571830155)
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## MMCV 解读文章和资源
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- [MMCV 全新升级，新增超全数据变换功能，还有两大变化](https://zhuanlan.zhihu.com/p/572550592)
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- [手把手教你如何高效地在 MMCV 中贡献算子](https://zhuanlan.zhihu.com/p/464492627)
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## MMDetection 解读文章和资源
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## 文章
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- [MMDetection 3.0：目标检测新基准与前沿](https://zhuanlan.zhihu.com/p/575246786)
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- [MMDetection 支持数据增强神器 Simple Copy Paste 全过程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/559940982)
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## 知乎问答和资源
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- [深度学习科研，如何高效进行代码和实验管理？](https://www.zhihu.com/question/269707221/answer/2480772257)
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- [深度学习方面的科研工作中的实验代码有什么规范和写作技巧？如何妥善管理实验数据？](https://www.zhihu.com/question/268193800/answer/2586000037)
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- [COCO 数据集上 1x 模式下为什么不采用多尺度训练?](https://www.zhihu.com/question/462170786/answer/1915119662)
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- [MMDetection 中 SOTA 论文源码中将训练过程中 BN 层的 eval 打开?](https://www.zhihu.com/question/471189603/answer/2195540892)
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- [基于 PyTorch 的 MMDetection 中训练的随机性来自何处？](https://www.zhihu.com/question/453511684/answer/1839683634)
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## PyTorch 解读文章和资源
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- [PyTorch1.11 亮点一览：TorchData、functorch、DDP 静态图](https://zhuanlan.zhihu.com/p/486222256)
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- [PyTorch1.12 亮点一览：DataPipe + TorchArrow 新的数据加载与处理范式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/537868554)
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- [PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/340453841)
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- [PyTorch 源码解读之 torch.autograd：梯度计算详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610)
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- [PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513)
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- [PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/346205754)
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- [PyTorch 源码解读之 DP & DDP：模型并行和分布式训练解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042)
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- [PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/337732517)
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- [PyTorch 源码解读之 torch.cuda.amp: 自动混合精度详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/348554267)
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- [PyTorch 源码解读之 cpp_extension：揭秘 C++/CUDA 算子实现和调用全流程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/348555597)
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- [PyTorch 源码解读之即时编译篇](https://zhuanlan.zhihu.com/p/361101354)
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- [PyTorch 源码解读之分布式训练了解一下？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/361314953)
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- [PyTorch 源码解读之 torch.serialization & torch.hub](https://zhuanlan.zhihu.com/p/364239544)
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## 其他
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- [Type Hints 入门教程，让代码更加规范整洁](https://zhuanlan.zhihu.com/p/519335398)
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