OpenMMLab

OpenMMLab 在Github上不是一个单独项目，除了大家所熟知的 Github 上万 star 目标检测库 MMDetection，还有其他方向的代码库和数据集,目前Github总星标超过 1.7 万。是CV方向系统性较强、社区活跃的开源平台。

1. MMCV

MMCV是用于计算机视觉研究的基础Python库，支持OpenMMLab旗下其他开源库。主要功能是I/O、图像视频处理、标注可视化、各种CNN架构、各类CUDA操作算子。

2.MMDetection

MMDetection是基于PyTorch的开源目标检测工具箱。是OpenMMLab最知名的开源库，几乎是研究目标检测必备！

主要特点：

• 模块化设计
• 支持开箱即用的多方法
• 高效率
• SOTA

主持的主干网:

• ResNet
• ResNeXt
• VGG
• HRNet
• RegNet
• Res2Net

支持的算法:

• RPN
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• Mask R-CNN
• Cascade R-CNN
• Cascade Mask R-CNN
• SSD
• RetinaNet
• GHM
• Mask Scoring R-CNN
• Double-Head R-CNN
• Hybrid Task Cascade
• Libra R-CNN
• Guided Anchoring
• FCOS
• RepPoints
• Foveabox
• FreeAnchor
• NAS-FPN
• ATSS
• FSAF
• PAFPN
• Dynamic R-CNN
• PointRend
• CARAFE
• DCNv2
• Group Normalization
• Weight Standardization
• OHEM
• Soft-NMS
• Generalized Attention
• GCNet
• Mixed Precision (FP16) Training
• InstaBoost
• GRoIE
• DetectoRS
• Generalized Focal Loss

3. MMDetection3D

从CVPR2020 中也可以看出3D目标检测研究异常火热，该库是专门用于3D目标检测的开源库。

主要特点：

• 支持开箱即用的多模态/单模态检测器
• 支持开箱即用的室内/室外检测器
• 与2D目标检测自然融合
• 高效率

4. MMSegmentation

MMSegmentation是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱.

主要特点：

• 统一基准
• 模块化设计
• 支持开箱即用的多方法
• 高效率

支持的骨干网:

• ResNet
• ResNeXt
• HRNet

支持的算法:

• FCN
• PSPNet
• DeepLabV3
• PSANet
• DeepLabV3+
• UPerNet
• NonLocal Net
• EncNet
• CCNet
• DANet
• GCNet
• ANN
• OCRNet

5. MMClassification

MMClassification是基于PyTorch的开源图像分类工具箱。

主要特点：

• 各种骨干与预训练模型
• Bag of training tricks
• 大规模训练配置
• 高效率与可扩展性

支持的骨干网:

• ResNet
• ResNeXt
• SE-ResNet
• SE-ResNeXt
• RegNet
• ShuffleNetV1
• ShuffleNetV2
• MobileNetV2
• MobileNetV3

6. MMPose

MMPose是一个基于PyTorch的开源姿势估计工具箱。

7. MMAction

MMAction是一个基于PyTorch开放源代码的工具箱，用于动作理解。

主要特点：

• 可以解决以下任务：

• 从剪辑视频中进行动作识别

• 未剪辑视频中的时序动作检测（也称为动作定位）

• 未剪辑视频中的时空动作检测。

• 支持各种数据集

• 支持多动作理解框架

• 模块化设计

8. MMAction2

MMAction2是一个基于PyTorch开放源代码的工具箱，用于动作理解。

主要特点：

• 模块化设计
• 支持多种数据集
• 支持多重动作理解框架
• 完善的测试和记录

MMAction2比MMAction支持的算法更多，速度更快，开发者也更活跃。

支持的动作识别算法:

• TSN
• TSM
• R(2+1)D
• I3D
• SlowOnly
• SlowFast

支持的动作定位算法:

• BMN
• BSN

9. MMSkeleton

MMSkeleton

用于人体姿势估计，基于骨架的动作识别和动作合成。

特点：

• 高扩展性
• 多任务

10. MMFashion

MMFashion是一个基于PyTorch的开源视觉时尚分析工具箱。

特点：

• 灵活：模块化设计，易于扩展
• 友好：外行用户的现成模型
• 全面：支持各种时装分析任务

支持应用：

• 服饰属性预测
• 服饰识别与检索
• 服饰特征点检测
• 服饰解析和分割
• 服饰搭配推荐

11. MMEditing

MMEditing是基于PyTorch的开源图像和视频编辑工具箱

主要特点：

• 模块化设计
• 在编辑中支持多任务
• SOTA

12.OpenPCDet

OpenPCDet 是一个清晰，简单，自成体系的开源项目，用于基于LiDAR的3D目标检测。