为了修复 EvalHook 优先级过低的问题，MMCV v1.3.8 中所有 hook 的优先级都重新进行了调整，因此 MMDetection v2.14.0 需要依赖最新的 MMCV v1.3.8 版本。 相关信息请参考PR #1120 ，相关问题请参考#5343 。
在 v2.14.0 中，为了使 SSD 能够被更灵活地使用，PR #5291 重构了 SSD 的 backbone、neck 和 head。用户可以使用 tools/model_converters/upgrade_ssd_version.py 转换旧版本训练的模型。
python tools/model_converters/upgrade_ssd_version.py ${OLD_MODEL_PATH} ${NEW_MODEL_PATH}
- OLD_MODEL_PATH：旧版 SSD 模型的路径。
- NEW_MODEL_PATH：保存转换后模型权重的路径。
在 v2.12.0 到 v2.18.0（或以上）版本的这段时间，为了提升通用性和便捷性，MMDetection 正在进行大规模重构。在升级到 v2.12.0 后 MMDetection 不可避免地带来了一些 BC Breaking，包括 MMCV 的版本依赖、模型初始化方式、模型 registry 和 mask AP 的评估。
MMDetection v2.12.0 依赖 MMCV v1.3.3 中新增加的功能，包括：使用 BaseModule 统一参数初始化，模型 registry，以及Deformable DETR 中的 MultiScaleDeformableAttn CUDA 算子。
注意，尽管 MMCV v1.3.2 已经包含了 MMDet 所需的功能，但是存在一些已知的问题。我们建议用户跳过 MMCV v1.3.2 使用 v1.3.3 版本。
为了统一 OpenMMLab 项目中的参数初始化方式，MMCV 新增加了 BaseModule 类，使用 init_cfg 参数对模块进行统一且灵活的初始化配置管理。
现在用户需要在训练脚本中显式调用 model.init_weights() 来初始化模型（例如 这行代码 ，在这之前则是在 detector 中进行处理的。
下游项目必须相应地更新模型初始化方式才能使用 MMDetection v2.12.0。请参阅 PR #4750 了解详情。
为了能够使用在其他 OpenMMLab 项目中实现的 backbone，MMDetection v2.12.0 继承了在 MMCV (#760) 中创建的模型 registry。 这样，只要 OpenMMLab 项目实现了某个 backbone，并且该项目也使用 MMCV 中的 registry，那么用户只需修改配置即可在 MMDetection 中使用该 backbone，不再需要将代码复制到 MMDetection 中。 更多详细信息，请参阅 PR #5059 。
在 PR #4898 和 v2.12.0 之前，对小、中、大目标的 mask AP 的评估是基于其边界框区域而不是真正的 mask 区域。
这导致 APs 和 APm 变得更高但 APl 变得更低，但是不会影响整体的 mask AP。 PR #4898 删除了 mask AP 计算中的 bbox ，改为使用 mask 区域。
新的计算方式不会影响整体的 mask AP 评估，与 Detectron2一致。
MMDetection v2.0 经过了大规模重构并解决了许多遗留问题。 MMDetection v2.0 不兼容 v1.x 版本，在这两个版本中使用相同的模型权重运行推理会产生不同的结果。 因此，MMDetection v2.0 重新对所有模型进行了 benchmark，并在 model zoo 中提供了新模型的权重和训练记录。
新旧版本的主要的区别有四方面：坐标系、代码库约定、训练超参和模块设计。
新坐标系与 Detectron2 一致，
将最左上角的像素的中心视为坐标原点 (0, 0) 而不是最左上角像素的左上角。 因此 COCO 边界框和分割标注中的坐标被解析为范围 [0，width] 和 [0，height] 中的坐标。 这个修改影响了所有与 bbox 及像素选择相关的计算，变得更加自然且更加准确。
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在新坐标系中，左上角和右下角为 (x1, y1) (x2, y2) 的框的宽度及高度计算公式为
width = x2 - x1和height = y2 - y1。 在 MMDetection v1.x 和之前的版本中，高度和宽度都多了+ 1的操作。 本次修改包括三部分：- box 回归中的检测框变换以及编码/解码。
- IoU 计算。这会影响 ground truth 和检测框之间的匹配以及 NMS 。但对兼容性的影响可以忽略不计。
- Box 的角点坐标为浮点型，不再取整。这能使得检测结果更为准确，也使得检测框和 RoI 的最小尺寸不再为 1，但影响很小。
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Anchor 的中心与特征图的网格点对齐，类型变为 float。 在 MMDetection v1.x 和之前的版本中，anchors 是
int类型且没有居中对齐。 这会影响 RPN 中的 Anchor 生成和所有基于 Anchor 的方法。 -
ROIAlign 更好地与图像坐标系对齐。新的实现来自 Detectron2 。 当 RoI 用于提取 RoI 特征时，与 MMDetection v1.x 相比默认情况下相差半个像素。 能够通过设置
aligned=False而不是aligned=True来维持旧版本的设置。 -
Mask 的裁剪和粘贴更准确。
- 我们使用新的 RoIAlign 来提取 mask 目标。 在 MMDetection v1.x 中，bounding box 在提取 mask 目标之前被取整，裁剪过程是 numpy 实现的。 而在新版本中，裁剪的边界框不经过取整直接输入 RoIAlign。 此实现大大加快了训练速度（每次迭代约加速 0.1 秒，1x schedule 训练 Mask R50 时加速约 2 小时）并且理论上会更准确。
- 在 MMDetection v2.0 中，修改后的
paste_mask()函数应该比之前版本更准确。 此更改参考了 Detectron2 中的修改，可以将 COCO 上的 mask AP 提高约 0.5%。
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MMDetection v2.0 更改了类别标签的顺序，减少了回归和 mask 分支里的无用参数并使得顺序更加自然（没有 +1 和 -1）。 这会影响模型的所有分类层，使其输出的类别标签顺序发生改变。回归分支和 mask head 的最后一层不再为 K 个类别保留 K+1 个通道，类别顺序与分类分支一致。
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在 MMDetection v2.0 中，标签 “K” 表示背景，标签 [0, K-1] 对应于 K = num_categories 个对象类别。
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在 MMDetection v1.x 及之前的版本中，标签 “0” 表示背景，标签 [1, K] 对应 K 个类别。
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注意：softmax RPN 的类顺序在 version<=2.4.0 中仍然和 1.x 中的一样，而 sigmoid RPN 不受影响。从 MMDetection v2.5.0 开始，所有 head 中的类顺序是统一的。
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不使用 R-CNN 中的低质量匹配。在 MMDetection v1.x 和之前的版本中，
max_iou_assigner会在 RPN 和 R-CNN 训练时给每个 ground truth 匹配低质量框。我们发现这会导致最佳的 GT 框不会被分配给某些边界框， 因此，在MMDetection v2.0 的 R-CNN 训练中默认不允许低质量匹配。这有时可能会稍微改善 box AP（约为 0.1%）。 -
单独的宽高比例系数。在 MMDetection v1.x 和以前的版本中，
keep_ratio=True时比例系数是单个浮点数，这并不准确，因为宽度和高度的比例系数会有一定的差异。 MMDetection v2.0 对宽度和高度使用单独的比例系数，对 AP 的提升约为 0.1%。 -
修改了 config 文件名称的规范。 由于 model zoo 中模型不断增多， MMDetection v2.0 采用新的命名规则：
[model]_(model setting)_[backbone]_[neck]_(norm setting)_(misc)_(gpu x batch)_[schedule]_[dataset].py
其中 (
misc) 包括 DCN 和 GCBlock 等。更多详细信息在 配置文件说明文档 中说明 -
MMDetection v2.0 使用新的 ResNet Caffe backbone 来减少加载预训练模型时的警告。新 backbone 中的大部分权重与以前的相同，但没有
conv.bias，且它们使用不同的img_norm_cfg。因此，新的 backbone 不会报unexpected keys的警告。
训练超参的调整不会影响模型的兼容性，但会略微提高性能。主要有：
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通过设置
nms_post=1000和max_num=1000，将 nms 之后的 proposal 数量从 2000 更改为 1000。使 mask AP 和 bbox AP 提高了约 0.2%。 -
Mask R-CNN、Faster R-CNN 和 RetinaNet 的默认回归损失从 smooth L1 损失更改为 L1 损失，使得 box AP 整体上都有所提升（约 0.6%）。但是，将 L1-loss 用在 Cascade R-CNN 和 HTC 等其他方法上并不能提高性能，因此我们保留这些方法的原始设置。
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为简单起见，RoIAlign 层的
sampling_ratio设置为 0。略微提升了 AP（约 0.2% 绝对值）。 -
为了提升训练速度，默认设置在训练过程中不再使用梯度裁剪。大多数模型的性能不会受到影响。对于某些模型（例如 RepPoints），我们依旧使用梯度裁剪来稳定训练过程从而获得更好的性能。
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因为不再默认使用梯度裁剪，默认 warmup 比率从 1/3 更改为 0.001，以使模型训练预热更加平缓。不过我们重新进行基准测试时发现这种影响可以忽略不计。
用户可以使用脚本 tools/model_converters/upgrade_model_version.py 来将 MMDetection 1.x 训练的模型转换为 MMDetection v2.0。转换后的模型可以在 MMDetection v2.0 中运行，但性能略有下降（小于 1% AP）。
详细信息可以在 configs/legacy 中找到。
mmpycocotools 是 OpenMMLab 维护的 pycocotools 的复刻版，适用于 MMDetection 和 Detectron2。
在 PR #4939 之前，由于 pycocotools 和 mmpycocotool 具有相同的包名，如果用户已经安装了 pyccocotools（在相同环境下先安装了 Detectron2 ），那么 MMDetection 的安装过程会跳过安装 mmpycocotool。 导致 MMDetection 缺少 mmpycocotools 而报错。
但如果在 Detectron2 之前安装 MMDetection，则可以在相同的环境下工作。
PR #4939 弃用 mmpycocotools，使用官方 pycocotools。
在 PR #4939 之后，用户能够在相同环境下安装 MMDetection 和 Detectron2，不再需要关注安装顺序。