大致按照官方文档来，此处主要是针对ConvNext的个性化：
ConvNeXt/object_detection at main · FRunyang/ConvNeXt
GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark
ConvNext模型的检测部分使用的SwinTransformer的Detection代码，SwinTransformer的 Detection又是机遇MMDetction的，所以环境配置主要是配置MMDetction。
mmdetection/get_started.md at master · open-mmlab/mmdetection
这个过程中碰到的几个坑：
- mmcv版本要求在1.3.1-1.7.0之间，所以可以直接安装 mmcvfull = 1.3.1
Installation - mmcv 1.6.1 documentation
- 安装mmdetection用
pip install mmdet，安装完之后在{dir/requiremets}里面的一些依赖也要安装一下，然后在根目录执行pip install -v -e .，不然会出现注册器xxxx一堆报错，命令行无法运行。 - ConvNext模型输出的结果是列表，[0]看起来是80类的box，[1]是分割的边界。因为是80类，所以推测是COCO数据集的检测类别，按照COCO的逻辑第0类即[0][0]为人物的box数据.