Watch OpenMMLab/mmcv

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）。

Watch OpenMMLab/mmengine

Watch OpenMMLab/mmclassification

基于 PyTorch 和 MMCV 的图像分类算法库，深度学习图像领域的主干网络库。此外，库中还提供了一系列辅助工具，包括 CAM 可视化、预处理可视化等。

Watch OpenMMLab/mmdeploy

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”。

Watch OpenMMLab/mmsegmentation

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。

Watch OpenMMLab/mmdetection

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

Watch OpenMMLab/mmtracking

基于 PyTorch 的视频目标感知开源工具箱，同时支持视频目标检测、多目标跟踪、单目标跟踪和视频实例分割等多种任务、学术数据集和算法。

Watch OpenMMLab/mmgeneration

基于 PyTorch 和 MMCV 的图像和视频生成工具箱，支持多种生成模型如图像生成，条件生成，图像转换的训练和测试。它同时提供了丰富的应用，包含了 GANs 的插值，投影和图像编辑。

Watch OpenMMLab/mmrotate

基于 PyTorch 和 MMDetection 的旋转框检测算法库，支持单阶段和双阶段等类型丰富的旋转框检测算法。支持大量流行的学术数据集，并提供实用工具帮助用户评估模型的性能。

Watch OpenMMLab/mmediting

底层视觉工具箱，集成了超分辨率、视频插帧、补图、抠图等方向大量 SOTA 模型，架构灵活易于二次开发。