一、镜像概述
MMDetection 是一个目标检测工具箱，包含了丰富的目标检测、实例分割、全景分割算法以及相关的组件和模块，广泛应用于学术研究和工业落地场景。
本平台上的MMDetection的镜像已预装最新版本MMDetection v3.3.0目标检测框架及其所有依赖环境（包括PyTorch、mmcv、mmengine等），用户可直接选择镜像创建实例，无需手动配置开发环境。
下面介绍如何使用平台预置的MMDetection：
二、使用步骤
step 1：选择MMDetection镜像并开启实例
有两种一键配置MMDetection镜像方式：
第一种，在【首页】——精选模型镜像，点击“立即使用”后，直接进入实例配置页面，默认为RTX 4090显卡，选择显卡数量和是否扩容数据盘后，点击“确定”即创建新实例。
第二种，是在【弹性算力】页面，配置好所需要的实例规格（GPU型号、数量，是否扩容数据盘等）后，滑动到页面底部的“选择镜像”，选择MMDetection镜像，点击“确认”创建实例
step 2：进入开发环境运行
点开容器实例页面，在刚创建实例的快捷工具中，点击【Jupyter】
进入Notebook开发环境，点击左下角的终端，进入实例的开发环境。
上传数据集（支持COCO、VOC等格式），建议上传到/data，然后就可以启动训练啦。
测试验证
cd /mmdetection
sh infer.sh复制以上测试命令，执行
如果输出以下结果（点开左侧文件mmdetection—outputs—vis即可查看输出结果），说明没问题。
参考
官方项目文档：https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started.html
