mmdetection

概述

MMDetection 是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具箱，它是 OpenMMLab 项目的一部分。MMDetection 主要用于实现和测试各种目标检测算法，并提供了良好的模块化设计。该项目的主分支支持 PyTorch 1.8 及更高版本。它的设计目标是为研究人员和工程师提供一个灵活的工具来重现现有的方法以及开发自己的检测器。

主要特点

模块化设计

MMDetection 将检测框架分解为不同的组件，用户可以通过组合不同的模块轻松构建自定义的目标检测框架。这种设计大大提高了处理不同检测任务的灵活性。

支持多种检测任务

该工具箱开箱即用地支持多个检测任务，包括对象检测、实例分割、全景分割和半监督对象检测。这使得 MMDetection 成为各种复杂应用场景的理想选择。

高效率

MMDetection 所有基本的边界框和掩码操作都在 GPU 上运行，训练速度快于或可媲美其他代码库，如 Detectron2、maskrcnn-benchmark 和 SimpleDet。

最先进的技术

MMDetection 源于 MMDet 团队开发的代码库。该团队曾在 2018 年的 COCO Detection Challenge 中获胜。不断地推动前沿技术的发展，最新发布的 RTMDet 实现了实时实例分割和旋转对象检测任务方面的最新技术，并且在对象检测方面取得了最佳的参数精准度平衡。

最新动态

MMDetection 项目在不断的更新中，例如 MM-Grounding-DINO Swin-B 和 Swin-L 的预训练权重已经发布，并且该项目的最新版本 3.3.0 也已发布。MM-Grounding-DINO 是一个开源的综合管道，用于统一的对象定位和检测。此项目不仅提供了 Grounding DINO 的开源复现版本，还提供了显著的性能提升。

此外，RTMDet 系列是全卷积单阶段检测器家族，其在对象检测、实例分割和旋转对象检测任务上也取得了新的技术突破，具体细节可参考相关的技术报告。

安装和入门

使用者可以参阅 MMDetection 的在线文档获取详细的安装说明和使用指南。对于想要快速上手和进行高级应用的用户，文档中提供了用户指南和高级指南。

用户指南

• 学习配置
• 使用现有模型进行推理
• 数据集准备
• 使用标准数据集测试和训练预定义模型
• 在自定义数据集上训练
• 训练自定义模型与标准数据集

高级指南

• 基本概念
• 组件定制化

此外，MMDetection 还提供了对象检测和实例分割的 Colab 教程，方便用户进行在线学习和实践。

模型库

MMDetection 提供了多种模型架构，包括对象检测、实例分割和全景分割的各类模型，在其模型库中可供选择。

贡献与反馈

MMDetection 欢迎社区贡献者参与改进项目，用户可以通过 GitHub 提交反馈和贡献代码，并通过项目面板了解正在进行的开发工作。MMDetection 项目涉及的贡献者包括来自多所高校和公司的研究人员和工程师。

开源协议

MMDetection 按照 Apache 2.0 许可证发布。使用该工具箱或基准测试进行研究的用户建议引用该项目。

在 OpenMMLab 中的其他项目

除了 MMDetection，OpenMMLab 还提供多个高性能的计算机视觉工具和库，例如：MMEngine、MMCV、MMPreTrain、MMagic 等，这些项目互相依赖，为计算机视觉研究提供了全面的支持。