【OpenMM】1.OpenMM简述

前言：这是本渣大学以来在CSDN潜水三年半年的第一次发文。最近正在上OpenMM的公开课，马上也要读研了（cv方向），所以正好从现在开始不定时的把自己的一些总结发到CSDN上。（从零开始，求轻喷）

一、什么是OpenMM？

OpenMM并不是一个深度学习框架（如pytorch、TensorFlow），而是一个算法框架和生态。

具体解释：OpenMM其实是更上层的封装，其底层是基于pytorch编写的。
故我们说pytorch是深度学习框架，而OpenMM是算法框架。

二、总体框架概览

1.算法框架：提供各类算法及模型的上层封装，可以直接调用。如MMDetection框架，其中有各类目标检测网络与算法的实现，对于用户来说，直接调用就行，不需要自己再搭建网络。（如MMYOLO中有YOLOV5、V6、V8，RTMDet等）
2.部署框架：MMDeploy

三、OpenMMv2.0模块抽象

四、总结

1. OpenMM的代码实现实际上非常复杂，但是用户完全可以将其作为黑箱来使用。其封装了许多顶会论文的算法模型，做科研的同学可以较为方便的通过调包来验证模型。
2. 虽然说内部实现复杂，但是其有配置文件，要改具体网络直接更改配置文件即可。
3. 因为OpenMM的开源特性，且是基于pytoch语言实现的，想要学习网络和算法的同学也可以通过阅读其源码来深入学习。
4. 如果说想要构建自己的网络，还是建议使用pytorch一步步地搭建，毕竟OpenMM更多的是方便直接调用其库中已有的模型。
5. 在第一次课中，主讲人提到了OpenMM的部署框架MMDeploy，不知道具体效果如何。
6. OpenMM主要是面向cv方向的。