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【OpenMMLab实战营】1.OpenMMLab相关介绍

俗话说的好：凡欲善其事，必先利其器；首先我们先熟悉了解我们的工具，OpenMMLab是开源的统一的算法框架和生态，可以从下方网址获得相关文档和代码：

openMMLab官方网站：https://openmmlab.com

openMMLab的github仓库：OpenMMLab · GitHub

框架可应用方向及其对应的各个模块功能：

mmdetection：目标检测算法；

MMYolo: yolo目标检测算法；

MMdetection3D: 3D目标检测；

MMrotate：旋转目标检测，应用：环形道路车辆检测；

mmtracking：视觉感知和追踪算法库，应用：人流量计算，物体运动轨迹等；

 MMSegmentation: 语意分割，应用：遥感图像，实战：kaggle 小鼠肾小球组织病理切片、迪拜卫星摇杆图像；

 MMPretrain：多模态+预训练+图像分类，可以直接问AI有关图片的问题，给出答案；

MMPose: 识别有明显角度的关键节点；

RTMPose：高精度姿态估计算法；

MMHuman3D：三维人体姿态估计，应用：动作捕捉，虚拟游戏；

MMAction2：视频动作识别算法库，应用：手语识别；

MMOCR：OCR的意思是Optical Character Recognition（光学字符识别），用于文本内容识别等；应用：支票文字识别等；实战项目：kaggle CAPTCHA；

MMagic：AI画画，底层视觉，超分辨率，去雾；

MMDeploy：模型部署，转换为onnx，TorchScript格式；

CycleGAN: 可用于给照片加上各种风格，产生各种艺术效果（GAN）;

Ps：研究论文，深入算法原理，论文精读系列mark：

同济子豪兄精读论文目录： zihao_course/Paper at main · TommyZihao/zihao_course · GitHub

李沐的精读论文系列： GitHub - mli/paper-reading: 深度学习经典、新论文逐段精读

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