안녕하세요.  tiny kitti 데이터로 MMDetection Train 실습 - Train 실행 후 이미지 inferece 강의 마지막 부분에서  model.cfg = cfg 부분의 코드가 이해가 되지 않아서 문의드립니다.  먼저 inferece를 하기 전에 왜 model.cfg = cfg 라는 코드가 필요한지 이해가 되지 않습니다. ㅜㅜ 그런데 해당 작업을 하지 않으면 코드가 되지 않는 것을 보아서 왜 그런지 이해가 되지 않은 상태입니다 .... 애초에 model이라는 객체를 생성할 때 수정된 cfg에 대한 내용이 반영되는 것으로 이해를 하고 있어서요.... 아니면 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)코드 이후에 .. cfg에 대한 부분이 반영이 되고 해당 cfg를 반영하기 위해서 model.cfg = cfg로 작업을 하는지 궁금합니다. 두번째 질문입니다.  model = build_detector(cfg.model, train_cfg=cfg.get('train_cfg'), test_cfg=cfg.get('test_cfg')) model.CLASSES = datasets[0].CLASSES model.cfg 해당 데이터셋을 모델에 넘겨줄 때, model이라는 객체를 생성하는데 왜 이 경우에는 model.cfg의 경우, 에러가 발생하는지 문의드립니다.