"OpenMMLab是一个由商汤科技发起的开源计算机视觉研究平台,旨在促进计算机视觉领域的创新和实践。这个平台包含了丰富的算法框架、预训练模型和基础库,覆盖了目标检测、3D目标检测、语义分割、图像分类、视频理解、图像视频编辑和人体姿态估计等多个研究方向。"
OpenMMLab开源体系的核心特点和价值在于其一致的架构设计,这使得不同研究方向的算法可以无缝集成和比较,加速了科研和开发的进程。平台提供了超过100种先进的计算机视觉算法,这些算法在各自的领域中表现出色,且包含超过1000个预训练模型,用户可以直接使用,大大降低了算法应用的门槛。
自2018年10月首次发布以来,OpenMMLab经历了持续的发展和扩展。最初的版本包括MMCV(一个通用的计算机视觉基础库)和MMDetection(用于目标检测)。2019年6月的第二次发布加入了MMAction和更新的MMCV(v1.0)以及MMDetection(v1.0)。随着时间的推移,OpenMMLab不断壮大,2020年7月,一系列新工具包的发布如MMSegmentation(语义分割)、MMPose(人体姿态估计)、MMDetection3D(3D目标检测)、MMAction2(视频动作分析)、MMEditioning(图像视频编辑)和MMClassification(图像分类)等,进一步丰富了其功能覆盖。
OpenMMLab的总体架构涵盖了从基础库到特定任务框架的各个层面,包括抽象训练接口、公用底层模块和视觉基础库。这些框架建立在统一的基础上,允许研究人员和开发者在不同的任务之间进行快速迁移和实验。此外,OpenMMLab还支持40多个数据集,如WIDER、FineGym和MovieNet,为各种应用场景提供了丰富的数据资源。
为了促进社区的协作和进步,OpenMMLab设有明确的社区治理架构,鼓励开发者和研究者参与贡献,共同推动计算机视觉技术的发展。社区的进阶规则、联络站点等机制确保了开源项目的活力和可持续性。通过这样的开源体系,OpenMMLab不仅为学术研究提供了一个强大的工具集,也为工业界的应用开发带来了便利,对整个计算机视觉领域产生了深远的影响。