项目介绍
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的开源语义分割工具箱，隶属于 OpenMMLab 项目。它为用户提供了一系列语义分割方法的统一基准、模块化设计和高效的训练体验。
最新发布
MMSegmentation 的最新版本 v1.0.0 正式发布！在此版本中，我们通过更灵活的设计和丰富的功能增强了用户体验。用户可参考详细的迁移指南，以便顺利过渡自己的项目。此更新表明我们致力于不断改进和增强 MMSegmentation，以期望得到用户的反馈并协作优化。
主要功能
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统一基准：MMSegmentation 提供了统一的基准工具箱，以支持各种语义分割方法的实现。
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模块化设计：我们将语义分割框架分解为多个组件，用户可以通过组合不同的模块轻松定制自己的语义分割框架。
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多方法支持：工具箱开箱即用地支持多种流行和现代的语义分割框架，如 PSPNet、DeepLabV3、PSANet、DeepLabV3+ 等。
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高效训练：训练速度在与其他代码库相比时更快或相当。
更新动态
在 2023 年 10 月 12 日发布的 v1.2.0 版本中，我们新增和更新了以下特性：
- 支持开放词汇语义分割算法 SAN。
- 增加单目深度估计任务，支持 VPD 和 Adabins。
- 新增项目：开放词汇语义分割算法 CAT-Seg、实时语义分割算法 PP-MobileSeg。
开始使用
用户可以通过参考我们的安装指南和数据集准备指南来开始使用 MMSegmentation。同时，我们还提供了全面的用户指南和高级教程，帮助用户深入了解 mmseg 的设计和实现。此外，我们还提供一个 Colab 教程来帮助用户更方便地上手。
教程
MMSegmentation 的教程包括从入门到高级开发的各种详细解读，涵盖软件配置、数据准备、模型推理、训练和测试、模型部署等多方面内容。
基准测试和模型库
MMSegmentation 中包含广泛支持的骨干网络、方法、解码头、数据集和损失函数，提升了分割算法的易用性和扩展性。具体结果和模型可以在模型库中查看。
贡献与鸣谢
MMSegmentation 欢迎社区的贡献和反馈，希望通过提供灵活和标准化的工具包，能够支持更广泛的研究社群。贡献指南详细说明了如何参与改进 MMSegmentation。
希望本文能帮助您更好地了解 MMSegmentation 项目及其在语义分割领域的应用和优势。如果该项目对您的研究有帮助，请考虑引用。
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