我们基本上将模型组件分为 5 种类型。

1. 骨干：通常是一个 FCN 网络来提取特征图，例如 ResNet、MobileNet。
2. 颈部：骨干和头部之间的组件，例如FPN、PAFPN。
3. head：特定任务的组件，例如 bbox 预测和掩码预测。
4. roiextractor：从特征图中提取RoI特征的部分，例如RoI Align。
5. loss：用于计算损失的 head 组件，例如FocalLoss、L1Loss 和 GHMLoss。

开发新组件

添加新的主干
这里我们以 MobileNet 为例展示如何开发新组件。

1**.定义一个新的主干（例如MobileNet）**
创建一个新文件mmdet/models/backbones/mobilenet.py。

import torch.nn as nn

from ..builder import BACKBONES


@BACKBONES.register_module()
class MobileNet(nn.Module):

    def __init__(self, arg1, arg2):
        pass

    def forward(self, x):  # should return a tuple
        pass

2. 导入模块
   您可以将以下行添加到 mmdet/models/backbones/init.py

from .mobilenet import MobileNet

或者添加

custom_imports = dict(
    imports=['mmdet.models.backbones.mobilenet'],
    allow_failed_imports=False)

到配置文件以避免修改原始代码。

3. 在你的配置文件中使用主干
model = dict(
…
backbone=dict(
type=‘MobileNet’,
arg1=xxx,
arg2=xxx),
…

添加新的脖子

1. 定义颈部（例如 PAFPN）
创建一个新文件mmdet/models/necks/pafpn.py。

from ..builder import NECKS

@NECKS.register_module()
class PAFPN(nn.Module):

    def __init__(self,
                in_channels,
                out_channels,
                num_outs,
                start_level=0,
                end_level=-1,
                add_extra_convs=False):
        pass

    def forward(self, inputs):
        # implementation is ignored
        pass

2. 导入模块
   您可以将以下行添加到mmdet/models/necks/init.py，

from .pafpn import PAFPN

或者添加

custom_imports = dict(
    imports=['mmdet.models.necks.pafpn.py'],
    allow_failed_imports=False)

到配置文件，避免修改原始代码。

3.修改配置文件

neck=dict(
    type='PAFPN',
    in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
    out_channels=256,
    num_outs=5)

添加新的头

这里我们以双头 R-CNN为例展示如何开发一个新的头部，如下所示。
首先，在mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/double_bbox_head.py. 双头 R-CNN 实现了一个新的 bbox 头用于对象检测。要实现一个bbox head，基本上我们需要实现新模块的三个功能如下。

from mmdet.models.builder import HEADS
from .bbox_head import BBoxHead

@HEADS.register_module()
class DoubleConvFCBBoxHead(BBoxHead):
    r"""Bbox head used in Double-Head R-CNN

                                      /-> cls
                  /-> shared convs ->
                                      \-> reg
    roi features
                                      /-> cls
                  \-> shared fc    ->
                                      \-> reg
    """  # noqa: W605

    def __init__(self,
                 num_convs=0,
                 num_fcs=0,
                 conv_out_channels=1024,
                 fc_out_channels=1024,
                 conv_cfg=None,
                 norm_cfg=dict(type='BN'),
                 **kwargs):
        kwargs.setdefault('with_avg_pool', True)
        super(DoubleConvFCBBoxHead, self).__init__(**kwargs)


    def forward(self, x_cls, x_reg):

其次，如有必要，实施新的 RoI Head。我们计划DoubleHeadRoIHead从StandardRoIHead. 我们可以发现aStandardRoIHead已经实现了以下功能。

import torch

from mmdet.core import bbox2result, bbox2roi, build_assigner, build_sampler
from ..builder import HEADS, build_head, build_roi_extractor
from .base_roi_head import BaseRoIHead
from .test_mixins import BBoxTestMixin, MaskTestMixin


@HEADS.register_module()
class StandardRoIHead(BaseRoIHead, BBoxTestMixin, MaskTestMixin):
    """Simplest base roi head including one bbox head and one mask head.
    """

    def init_assigner_sampler(self):

    def init_bbox_head(self, bbox_roi_extractor, bbox_head):

    def init_mask_head(self, mask_roi_extractor, mask_head):


    def forward_dummy(self, x, proposals):


    def forward_train(self,
                      x,
                      img_metas,
                      proposal_list,
                      gt_bboxes,
                      gt_labels,
                      gt_bboxes_ignore=None,
                      gt_masks=None):

    def _bbox_forward(self, x, rois):

    def _bbox_forward_train(self, x, sampling_results, gt_bboxes, gt_labels,
                            img_metas):

    def _mask_forward_train(self, x, sampling_results, bbox_feats, gt_masks,
                            img_metas):

    def _mask_forward(self, x, rois=None, pos_inds=None, bbox_feats=None):


    def simple_test(self,
                    x,
                    proposal_list,
                    img_metas,
                    proposals=None,
                    rescale=False):
        """Test without augmentation."""

Double Head 的修改主要是在 bbox_forward 逻辑中，它继承了StandardRoIHead. 在 中mmdet/models/roi_heads/double_roi_head.py，我们实现了新的 RoI Head，如下所示：

from ..builder import HEADS
from .standard_roi_head import StandardRoIHead


@HEADS.register_module()
class DoubleHeadRoIHead(StandardRoIHead):
    """RoI head for Double Head RCNN

    https://arxiv.org/abs/1904.06493
    """

    def __init__(self, reg_roi_scale_factor, **kwargs):
        super(DoubleHeadRoIHead, self).__init__(**kwargs)
        self.reg_roi_scale_factor = reg_roi_scale_factor

    def _bbox_forward(self, x, rois):
        bbox_cls_feats = self.bbox_roi_extractor(
            x[:self.bbox_roi_extractor.num_inputs], rois)
        bbox_reg_feats = self.bbox_roi_extractor(
            x[:self.bbox_roi_extractor.num_inputs],
            rois,
            roi_scale_factor=self.reg_roi_scale_factor)
        if self.with_shared_head:
            bbox_cls_feats = self.shared_head(bbox_cls_feats)
            bbox_reg_feats = self.shared_head(bbox_reg_feats)
        cls_score, bbox_pred = self.bbox_head(bbox_cls_feats, bbox_reg_feats)

        bbox_results = dict(
            cls_score=cls_score,
            bbox_pred=bbox_pred,
            bbox_feats=bbox_cls_feats)
        return bbox_results

最后，用户需要添加模块 mmdet/models/bbox_heads/init.py，mmdet/models/roi_heads/init.py从而相应的注册表可以找到并加载它们。

或者，用户可以添加

custom_imports=dict(
    imports=['mmdet.models.roi_heads.double_roi_head', 'mmdet.models.bbox_heads.double_bbox_head'])

到配置文件并实现相同的目标。

双头R-CNN的配置文件如下

_base_ = '../faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
model = dict(
    roi_head=dict(
        type='DoubleHeadRoIHead',
        reg_roi_scale_factor=1.3,
        bbox_head=dict(
            _delete_=True,
            type='DoubleConvFCBBoxHead',
            num_convs=4,
            num_fcs=2,
            in_channels=256,
            conv_out_channels=1024,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=80,
            bbox_coder=dict(
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',
                target_means=[0., 0., 0., 0.],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
            reg_class_agnostic=False,
            loss_cls=dict(
                type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=2.0),
            loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=2.0))))

从MMDetection 2.0开始，配置系统支持继承配置，让用户可以专注于修改。双头R-CNN主要使用了一个新的DoubleHeadRoIHead和一个新的 DoubleConvFCBBoxHead，参数根据__init__每个模块的功能设置。

添加新的损失

假设您想MyLoss为边界框回归添加一个新的损失为。要添加新的损失函数，用户需要在mmdet/models/losses/my_loss.py. 装饰weighted_loss器使损失能够为每个元素加权。

import torch
import torch.nn as nn

from ..builder import LOSSES
from .utils import weighted_loss

@weighted_loss
def my_loss(pred, target):
    assert pred.size() == target.size() and target.numel() > 0
    loss = torch.abs(pred - target)
    return loss

@LOSSES.register_module()
class MyLoss(nn.Module):

    def __init__(self, reduction='mean', loss_weight=1.0):
        super(MyLoss, self).__init__()
        self.reduction = reduction
        self.loss_weight = loss_weight

    def forward(self,
                pred,
                target,
                weight=None,
                avg_factor=None,
                reduction_override=None):
        assert reduction_override in (None, 'none', 'mean', 'sum')
        reduction = (
            reduction_override if reduction_override else self.reduction)
        loss_bbox = self.loss_weight * my_loss(
            pred, target, weight, reduction=reduction, avg_factor=avg_factor)
        return loss_bbox

然后用户需要将它添加到mmdet/models/losses/init.py.

from .my_loss import MyLoss, my_loss

或者，您可以添加

custom_imports=dict(
    imports=['mmdet.models.losses.my_loss'])

到配置文件并实现相同的目标。
要使用它，请修改该loss_xxx字段。由于 MyLoss 是用于回归的，所以需要修改loss_bboxhead 中的字段。

loss_bbox=dict(type='MyLoss', loss_weight=1.0))