Ajustando o install.sh para alertar sobre possível problema

README.md

@@ -156,7 +156,7 @@ Feche a janela da imagem para ver a próxima
 4. Finalmente, seguir o [workflow basico a seguir](README.md#workflow-basico)
 
 ### Para utilizar datasets COCO
-1. Use o [Roboflow](https://roboflow.com/) para anotar e dividir as imagens como desejar
+1. Use o [Roboflow](https://roboflow.com/) para anotar e dividir as imagens em três grupos: treinamento, validação e teste (train,valid,test)
 2. Apos configurar o dataset, baixe-o no formato COCO
 3. Pegue a pasta base criada, e insira em `./mmdetection/data/`
 4. Modifique as pipelines de treino, validacao e teste para refletir o caminho para as imagens e anotacoes respectivas, como mostrado na seccao [Preparação do mmdetection para novos dados](README.md#preparação-do-mmdetection-para-novos-dados)

install.sh

@@ -14,3 +14,7 @@ conda activate openmmlab
 # openMim eh uma biblioteca do OpenMMLab para instalar todas a dependencias para seus projetos
 pip install openmim
 mim install mmdet
+
+# Pode ser que ele não instale algumas dependências e neste caso será preciso instalá-las separadamente (e depois voltar a tentar a instalar o mmdet). Por exemplo:
+mim install torch
+