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全新的 MMDeploy 1.x 已发布,该版本适配OpenMMLab 2.0 生态体系,使用时务必对齐版本。
MMDeploy 代码库默认分支从master
切换至main
。 MMDeploy 0.x (master
)将逐步废弃,新特性将只添加到 MMDeploy 1.x (main
)。
mmdeploy | mmengine | mmcv | mmdet | mmpretrain and others |
---|---|---|---|---|
0.x.y | - | <=1.x.y | <=2.x.y | 0.x.y |
1.x.y | 0.x.y | 2.x.y | 3.x.y | 1.x.y |
硬件模型库 使用 MMDeploy 1.x 版本转换了 2300 个 onnx/ncnn/trt/openvino 模型,可免费搜索下载。系统内置真实的服务端/嵌入式硬件,用户可以在线完成模型转和速度测试。
MMDeploy 是 OpenMMLab 模型部署工具箱,为各算法库提供统一的部署体验。基于 MMDeploy,开发者可以轻松从训练 repo 生成指定硬件所需 SDK,省去大量适配时间。
支持的设备平台和推理引擎如下表所示。benchmark请参考这里
- Transform 数据预处理
- Net 推理
- Module 后处理
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMDeploy 所作出的努力。请参考贡献指南来了解参与项目贡献的相关指引。
如果您在研究中使用了本项目的代码或者性能基准,请参考如下 bibtex 引用 MMDeploy:
@misc{=mmdeploy,
title={OpenMMLab's Model Deployment Toolbox.},
author={MMDeploy Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmdeploy}},
year={2021}
}
该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。
- MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
- MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
- MMPretrain: OpenMMLab 深度学习预训练工具箱
- MMagic: OpenMMLab 新一代人工智能内容生成(AIGC)工具箱
- MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
- MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱和基准测试
- MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
- MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
- MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
- MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架
- MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
- MIM: OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
- Playground: 收集和展示 OpenMMLab 相关的前沿、有趣的社区项目
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我们会在 OpenMMLab 社区为大家
- 📢 分享 AI 框架的前沿核心技术
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