使用 MMDetection 实现 Pascal VOC 数据集的目标检测项目练习（一） 开端

一、背景知识

        Pascal VOC

        Pascal VOC（Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning和Visual Object Classes）是一个知名的计算机视觉数据集，专注于目标检测、图像分割等任务。它包含20个不同物体类别的图像注释，如人、动物、交通工具等。Pascal VOC挑战赛自2005年至2012年每年举办，其中VOC2007和VOC2012是两个广泛使用的版本。VOC2007包含9963张标注过的图片，由train/val/test三部分组成，共标注出24,640个物体。VOC2012 包含 11,530 张图像。与 VOC2007 类似，这些图像也被分为训练集、验证集和测试集。

        MMDetection

        MMDetection是一个开源的目标检测框架，由中国科学院自动化研究所的多媒体实验室（MMLab）开发和维护。它基于 PyTorch 构建，旨在提供一个灵活、易于扩展和高效的目标检测工具。MMDetection 支持多种目标检测任务，包括但不限于：

1. 标准目标检测：例如 Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet