OpenMMlab
主页：openmmlab.com
开源地址：https://github.com/open-mmlab
学习视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1js4y1i72P/
概述
开源成为人工智能行业发展引擎
时间轴
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theano：2007
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Caffe：2013
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TensorFlow：2015
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mxnet：2015
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飞桨：2016
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CNTK：2016
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Caffe2:2017
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Pytorch：2017
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OpenMMLab：2018
统一的深度学习框架->统一的算法框架和生态
OpenMMLab发展历程
OpenMMLab总体框架
OpenMMLab现状
1架构：所有项目基于一致架构开发
30+研究方向：涵盖多个研究热点方向，算法覆盖完善
300+算法：包括300+先进算法，性能领先
2400+ 预训练模型：用友超过2400个预训练模型，真正实现开箱即用
OpenMMLab算法代表库
目标检测算法库MMDetection
开源地址：github.com/open-mmlab/mmdetection
任务支持：目标检测、实例分割、全景分割
涵盖广泛：440+预训练模型、75+主流+前沿算法、主流学术数据集
算法丰富：两阶段检测器、一阶段检测器、级联检测器、无锚框检测器、Transformer
使用方便：训练工具、测试工具、推理API
科研论文：2018年至今谷歌学术引用超过1900；计算机视觉三大顶会被超过100篇论文作为基础代码库
工业落地：商汤、腾讯、阿里、华为、国内外初创公司
学术比赛：COCO 2018、2019实例分割冠军、Open Image 2019物体检测冠军、Global Wheat Detection冠军、Crowd Human人体检测冠军、Materialist（FGVC6）2019冠军
目标检测算法库 MMYOLO
开源库地址：https://github.com/open-mmlab/mmyolo
文字检测识别算法库 MMOCR
开源库地址：https://github.com/open-mmlab/mmocr
效果极佳的预训练模型
主流学术数据集支持
丰富的训练技巧
3D目标检测算法库 MMDetection3D
开源库地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
7个数据集 40+算法 130+个预训练模型
旋转目标检测算法库MMRotate
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmrotate
图像分割算法库 MMSegmentation
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation
算法丰富：600+个预训练模型
模块化设计：配置简便、容易拓展
统一超参：大量消融实验、支持公平对比
使用方便：训练工具、测试工具、推理API
图像分类+预训练+多模态算法库MMPretrain
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmpretrain
- 图像分类
- 图像描述
- 视觉问答
- 视觉定位
- 检索
模型库支持了77个算法，共计508个预训练模型
包含了：
- 丰富的主干网络，入CNN、ViT等
- 多种自主监督测录，对比学习，掩码学习等
- 前言的多模态算法、BLIP系列、OFA等
同时提供了详细的文档教程，包括但不限于
- 入门教程
- 进阶教程
- 可视化
- 分析工具
- 部署文档
- 迁移教程
- 代码API等
姿态估计算法库MMPose
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmpose
三维人体姿态估计算法库MMHuman3D
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d
视觉动作识别算法库 MMAction2
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmaction2
全面支持：动作识别、时序检测、时序检测
算法丰富：200+个预训练模型、20+篇论文复现
更有更快：训练速度、模型精度
使用方便：训练工具、测试工具、推理API、多IO后端支持
生成模型+底层视觉+AIGC算法库 MMagic
开源仓地址：https://github.com/open=mmlab/mmagic
模型部署工具箱MMDeploy
开源仓地址：https://github.com/open-mmlab/mmdeploy
