MMClassification高效的分割算法框架

MMClassification是OPENMMLAB的开源分割算法库，有诸多预训练模型以供选择

 图像分类一般经过如下流程通过对数据采样来获取统一数据及内不同的数据，如果数据量有限可以通过数据增强等方法增加数据量。数据经过预处理后放入一个参数可学习的神经网络中，网络通过对loss自动梯度求导更新可学习的参数进而完成对提取特征的更新。

 

在MMClassification中，模型被进一步封装，对于预训练模型而言，只需对模型初始化init_model就可以直接进行推理inference

 

预训练模型也非常丰富，可以快速的解决问题。