OpenMMLab: 深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系，10+ 视觉方向全面助力产、学、研打通，GitHub 累计获得 55,000+ star。

OpenMMLab

深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系，10+ 视觉方向全面助力产、学、研打通，GitHub 累计获得 55,000+ star。

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概览仓库 23 Issues 19 Pull Requests 动态成员 1

精选

全面支持 OpenMMLab 算法库在多种云、边端设备中部署，并提供高度可扩展的 SDK 开发框架，打通模型部署“最后一公里”。

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面向计算机视觉的基础库，支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能，包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具（进度条，计时器等）。

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基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱，支持众多 OCR 相关的模型，涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它同时还支持了大多数流行的学术数据集，并提供了许多实用工具帮助用户评估模型的性能。

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基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现；支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务；支持算法多样，涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术；为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准

基于 Pytorch 和 MMCV 语义分割开源算法库，也是语义分割算法性能评估框架，已提供超过420个语义分割算法模型，并支持多种分割任务数据集，包括自然图像、遥感图像等。

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基于 PyTorch 的姿态估计算法库，支持人体、人手、人脸、动物、服装等多类物体的 2D/3D 姿态估计。

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组织介绍

输入图片说明

社区共建

以开发者诉求为导向，建设整体算法开源开放体系
以开放、认真、持续成长的原则，积极推动社区建设
秉持“研以致用，用以至极”的理念，从核心的开源算法框架，延伸到全面的AI算法开放能力与服务

项目介绍

MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
MMDetection3D : OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具箱
MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

加入社群

Slack：C035MDHDK6X
QQ：443153370
微信：添加： OpenMMLabwx，进入细分方向社群

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开源协议

本项目的发布受 Apache 2.0 license 许可认证。