【mmdetection实践】（四）datasets和model的构建过程

一直不理解mmdetection中datasets和model的构建过程，今天我们就详细看一下。这里拿test.py中的代码举例。datasets和model的构建过程其实是非常类似的，先详细解释datasets的构建过程，然后类比model的构建过程。

dataset的构建过程

要理解dataset的构建过程，必须搞清楚mmdetection是怎么把各种搞在一起的，有了统一的数据接口。这里，先看全局变量DATASETS，这个变量的定义如下，DATASETS看名字就是一个注册表。

注册表DATASETS

# mmdetection/mmdet/datasets/registry.py
from mmdet.utils import Registry
DATASETS = Registry('dataset')
PIPELINES = Registry('pipeline')

那么我们就需要了解一下Registry这个类：可以从下面代码看到Registry包括一个储存所有信息的self._module_dict，和一个注册函数register_module。

# mmdetection/mmdet/utils/registry.py
class Registry(object):
    def __init__(self, name):
        self._na