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📘 中文文档 | 🛠️ 安装教程 | 👀 模型库 | 🆕 更新日志 | 🤔 报告问题

👉 MMPreTrain 1.0 版本即将正式发布，欢迎大家 试用 并 参与讨论！ 👈

Introduction

English | 简体中文

MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一

主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。

主要特性

  • 支持多样的主干网络与预训练模型
  • 支持配置多种训练技巧
  • 大量的训练配置文件
  • 高效率和高可扩展性
  • 功能强大的工具箱

更新日志

MMClassification 1.0 已经发布！目前仍在公测中，如果希望试用，请切换到 1.x 分支，并在讨论版 参加开发讨论！

2022/12/06 发布了 v0.25.0 版本

  • 支持 MLU 设备
  • 添加了用于 ARM 设备训练的 dist_train_arm.sh

2022/10/31 发布了 v0.24.1 版本

  • 支持了华为昇腾 NPU 设备。

2022/9/30 发布了 v0.24.0 版本

  • 支持了 HorNet，EfficientFormerm，SwinTransformer V2，MViT 等主干网络。
  • 支持了 Support Standford Cars 数据集。

2022/5/1 发布了 v0.23.0 版本

  • 支持了 DenseNet，VAN 和 PoolFormer 三个网络，并提供了预训练模型。
  • 支持在 IPU 上进行训练。
  • 更新了 API 文档的样式，更方便查阅，欢迎查阅。

发布历史和更新细节请参考 更新日志

安装

以下是安装的简要步骤：

conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision==0.11.0 -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git
cd mmclassification
pip3 install -e .

更详细的步骤请参考 安装指南 进行安装。

基础教程

请参考 基础教程 来了解 MMClassification 的基本使用。MMClassification 也提供了其他更详细的教程：

我们也提供了相应的中文 Colab 教程：

模型库

相关结果和模型可在 model zoo 中获得

支持的主干网络

参与贡献

我们非常欢迎任何有助于提升 MMClassification 的贡献，请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。

致谢

MMClassification 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。

我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

引用

如果你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 MMClassification。

@misc{2020mmclassification,
    title={OpenMMLab's Image Classification Toolbox and Benchmark},
    author={MMClassification Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmclassification}},
    year={2020}
}

许可证

该项目开源自 Apache 2.0 license.

OpenMMLab 的其他项目

  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
  • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
  • MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
  • MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
  • 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
  • MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
  • MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
  • 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
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
  • MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

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