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Build Status Documentation Status codecov license PyPI Percentage of issues still open

Introduction

MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一

参考文档:https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/

demo

主要特性

  • 支持多样的主干网络与预训练模型
  • 支持配置多种训练技巧
  • 大量的训练配置文件
  • 高效率和高可扩展性
  • 功能强大的工具箱

许可证

该项目开源自 Apache 2.0 license.

更新日志

2021/12/31 发布了 v0.19.0 版本

新版本亮点:

  • 特征提取功能得到了加强。详见 #593
  • 提供了 ResNet-50 的高精度训练配置,原论文参见 ResNet strikes back
  • 复现了 T2T-ViTRegNetX 的训练精度,并提供了自训练的模型权重文件。
  • 支持了 DeiTConformer 主干网络,并提供了预训练模型。
  • 提供了一个 CAM 可视化 工具。该工具基于 pytorch-grad-cam,我们提供了详细的 使用教程

2021/11/30 发布了 v0.18.0 版本

新版本亮点:

  • 支持了 MLP-Mixer 主干网络,欢迎使用!
  • 添加了一个可视化学习率曲线的工具,可以参考教程使用

发布历史和更新细节请参考 更新日志

基准测试及模型库

相关结果和模型可在 model zoo 中获得

支持的主干网络

安装

请参考 安装指南 进行安装

基础教程

请参考 基础教程 来了解 MMClassification 的基本使用。MMClassification 也提供了其他更详细的教程:

我们也提供了相应的中文 Colab 教程:

参与贡献

我们非常欢迎任何有助于提升 MMClassification 的贡献,请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。

致谢

MMClassification 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者,以及提供宝贵反馈的用户。

我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现现有算法并开发自己的新模型,从而不断为开源社区提供贡献。

OpenMMLab 的其他项目

  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
  • MMDetection: OpenMMLab 检测工具箱与测试基准
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
  • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱与测试基准
  • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱与测试基准
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
  • MMGeneration: OpenMMLab 生成模型工具箱
  • MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
  • MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
  • 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
  • MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

欢迎加入 OpenMMLab 社区

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