基于 MMEditing 构建底层视觉算法工具体系

[wangruohui]

The issue is about the first GitLink Code Camp activity.
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题目名称

基于 MMEditing 构建底层视觉算法工具体系

题目描述

MMEditing是面向底层视觉工具箱，集成了超分辨率、视频插帧、补图、抠图等方向大量SOTA模型，且持续吸纳新的底层视觉模型。一个功能统一、集中、方便用户使用的算法库将极大方便这类算法的应用。目前有如下方向可供选择：

1. 图像上色工具构建
   图像上色是一个很有趣的方向，可以对黑白老照片、视频进行修复。
2. 图像补全工具构建
   图像补全的目的是补全图像中缺损的地方，可以用于去水印、图像无损编辑等场景。
3. 抠图工具构建
   抠图指将前景从背景中分割出来，同时可以保持边界的完整不留编辑痕迹，在视频领域有着广泛的应用。
   建议选择一个方向，复现一些主流的算法，并集成到 MMEditing 工具包，同时也需要对架构设计、用户API设计提出自己的看法，最终构建一个方便开发者使用的算法工具。如果有余力也可以涉及多个方向。

编码任务

• 复现各个方向的主流算法（目前我们实现了一部分代码，可以以此为基础开展）
• 基于 OpenMMLab 2.0 架构对主流算法进行重构
• 将算法集成进入 MMEditing

技能要求和编程语言

• Python
• PyTorch
• 英文论文、技术文档的阅读能力

导师及联系方式

Email：openmmlab@gmail.com
活动微信交流群：

[mm-assistant[bot]]

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