搞定系列：mmdetection训练自己的数据集ubuntu版

本课程是专门为刚入门的学生，研究者和爱好者打造训练模型流程讲解课程。本课程着重从安装环境，标注数据集，转换数据集，修改训练前配置参数，训练自己的模型，测试自己的模型进行讲解，适合初学者。 mmdetection是openmmlab系列框架之一，集合很多优秀的目标检测算法和部分图像分割算法，本课程只对目标检测算法训练流程进行讲解，其中选择了SSD，fasterrcnn,yolox三个框架对训练流程进行讲解。 本课程具有特点： （1）教会您在ubuntu上安装自己的显卡驱动，cuda+cudnn和anaconda3 （2）了解深度学习领域中常用VOC格式和COCO格式含义 （3）学会使用labelImg标注工具，这个工具主要是做目标检测使用，支持VOC格式,yolox格式和ML格式 （4）学会训练参数配置文件修改，这个了解后，可以有利于学习其他框架训练，比如paddledetection或者openmmlab其他系列的框架，他们存在很多相似地方 本课程需要的环境： ubuntu18.04或其他系统 带有英伟达显卡驱动电脑一台 cuda10.2+cudnn7.6.5 torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 本课程设计的目标： （1）让同学们快速掌握自定义数据集训练的基本流程 （2）让同学们学会安装自己电脑的深度学习环境 （3）让同学们学会目标检测自定义数据集标注方法