MMDetection 是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具箱。MMDetection 提供了一个灵活的、高效的和易于扩展的框架，可以加速计算机视觉研究领域的目标检测、实例分割和目标跟踪等任务的开发。

核心特点 丰富的模型库：MMDetection 支持多种目标检测模型，包括但不限于 Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、Cascade R-CNN、YOLOv3、Mask R-CNN 等。这为研究者和开发者提供了广泛的选择。

模块化设计：它采用了模块化的设计，允许用户轻松自定义和组合不同的组件来创建新的模型或优化现有模型。

高效性能：MMDetection 在保证灵活性和易用性的同时，也优化了运行效率。它通过高效的代码实现和支持多种硬件加速来减少训练和推理时间。

易于扩展：用户可以轻松添加新的算法、模型和组件，使得MMDetection 成为一个不断进步和扩展的生态系统。

丰富的工具集：除了模型训练和推理功能外，MMDetection 还提供了一系列的工具和脚本来帮助用户进行数据准备、训练过程中的评估、结果可视化等。

使用场景 MMDetection 适用于学术研究、项目开发、算法验证等多种场景。它可以帮助研究人员和开发人员高效地实现目标检测相关的任务，无论是进行新算法的原型设计，还是在实际项目中部署高性能的检测模型。

快速开始 MMDetection 的安装相对简单，通常只需要几个步骤：

安装 PyTorch 和 torchvision； 克隆 MMDetection 的 GitHub 仓库； 安装 MMDetection。 之后，用户可以选择合适的预训练模型开始自己的项目，或者根据自己的数据集训练新的模型。

MMDetection 不断更新，引入新的功能和模型，保持与目标检测领域最新研究的同步。它的官方文档和 GitHub 仓库提供了详细的安装指南、快速入门教程和 API 文档，方便用户学习和使用。