BaseDet 是一个旨在简化目标检测模型开发的深度学习框架，提供了统一、简洁的接口，使开发者能高效构建和训练模型。框架包含模型构建、数据处理、训练和评估等功能，帮助开发者专注于模型设计，提高开发效率。
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，而目标检测作为其中一项重要任务，一直是研究和应用的热点。然而，在实际应用中，目标检测模型的开发过程中常常伴随着繁琐的代码编写和复杂的调试过程，给开发者带来了不小的困扰。为了解决这一问题，研究人员提出了 BaseDet，一个旨在简化目标检测模型开发过程的框架，并摒弃了之前的一些开发弯路。
BaseDet 的设计理念是提供一个统一、简洁的接口，使开发者能够更高效地构建和训练目标检测模型。下面将介绍 BaseDet 框架的主要特点和使用示例。
- 模型构建：BaseDet 提供了一套简单而灵活的接口，让开发者能够方便地定义模型结构。下面是一个使用 BaseDet 构建目标检测模型的示例代码：
import basedet
class MyDetector(basedet.BaseModel):
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