代码链接WongKinYiu/yolov7-GitHub环境配置创建新的虚拟环境，避免与其余框架（如openmmlab）冲突。经过长时间等待后激活新环境。

https://blog.csdn.net/yuanjiaqi_k/article/details/125599570下载mmcvpipinstallmmcv-full-fhttps://download.openmmlab.com

MMClassification是一个基于PyTorch的开源图像分类工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmclassification

1、编写mmdeploy在异腾环境下的安装脚本pipinstalltorch==1.8.1torchvision==0.9.1--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpupipinstallopenmimmiminstallmmcv-fullsudoapt-getinstalllibopencv-devgitclone--recursi

商汤公开课课程总结|OpenMMLab开源体系揭秘OpenMMLab开源工具使用教学（一）注册器的使用OpenMMLab开源工具使用教学（二）

目录训练与验证流程第一站，tools/train.py第二站，train_model第三站，runner.run第四站，model.train_step测试流程结语大家在上手OpenMMLab系列算法库时

研一时跑程序遇到了各种神奇问题,有时候问了别人也是爱莫能助,很是绝望.所以把我的经验分享出来,让大家少走些弯路.1.安装mmcv时执行：pipinstallmmcv-full==1.2.4-fhttps://download.openmmlab.com

问题：运行mmseg工程时（openmmlab的工程都可适用，mmdet\mmcls），出现以下bug报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"tools/train.py

-知乎(zhihu.com)这是OpenMMLab官方的回复：OpenPCDet和mmdetection3d是两个不同的团队开发和维护的。从功能角度上讲，mmdet

在OpenMMLab家族中的绝大部分开源项目使用注册器去管理数据集和模型的模块，例如MMDetection,MMDetection3D,MMClassification,MMEditing等。

mmsegmentation运行代码安装过程中遇到的问题前言本文mmsegmentation的安装是基于pytorch，本文的前三步详细说明了安装pytorch的过程，mmcv和mmsegmentation基本是按照openmmlab

之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（

安装依赖pipinstalldecoratorsympy一、分类模型Resnet转换模型转换安装openmmlab算法库mmclspipinstallmmcls使用mim下载mmcls中的resnet50

train.py代码解释train.py代码解释train.py代码解释只需要指定配置文件参数，其他的参数可以看一下，了解一下#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.importargparseimportcopyimportosimportos.pathasospimporttimeimportwarningsimportmmcvimporttorchi

大家在上手OpenMMLab系列算法库时，会不会有这样一种困惑——我们在配置文件中指定的ResNet之类的模型，到底是在哪里执

MMSegmentationMMSegmentation是OpenMMLab开源的基于PyTorch实现的功能强大的语义分割工具箱MMSegmentation可以在Linux、Windows和MacOS

在/mmsegmentation-master/mmseg/datasets路径下新建一个mydataset.py文件#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.from.builderimportDATASETSfrom.customimportCustomDataset

然后就是直接去执行openmmlab的那个脚本部分​condacreate-nopenmmlabpython=3.7pytorch==1.6.0cudatoolk

MMDetection3D是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱,下一代面向3D检测的平台.它是OpenMMlab项目的一部分，这个项目由香港中文大学多媒体实验室和商汤科技联合发起，涵盖了3D目标检测

它是OpenMMLab项目的一部分。

近日，昇腾AI联合浦江实验室，正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署，目前相关代码已推入MMDeploy0.10.0版本，并在GitHub正式发布。

gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmaction2.git2.安装mmcv-fullpipinstallmmcv-full-fhttps://download.openmmlab.com

前言OpenMMLab的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱MMDeploy的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这"最后一公里"！

一、骨骼动作识别骨骼动作识别是视频理解领域的一项任务1.1视频数据的多种模态RGB：使用最广，包含信息最多，从RGB可以得到Flow、Skeleton。但是处理需要较大的计算量Flow：光流，主要包含运动信息，处理方式与RGB相同，一般用3D卷积Audio：使用不多Skeleton：骨骼关键点序列数据，即人体关键点坐标。与动作识别密切相关，信息密度大。1.2骨骼动作识别含义、条件、适用场景与优点关

接下来根据自己两天的踩坑经验给大家发一款openmmlab在colab的配置教程。但是每次打开记笔记刷新以后都要重新配置，大约十分钟！2.注意torch和gpu的版本!

#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.fromargparseimportArgumentParser#importsys#sys.path#sys.path.append

#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.importargparseimportcopyimportosimportos.pathasospimporttimeimportwarningsimportmmcvimporttorchimporttorch.distributedasdistfrommmcv.cnn.utilsimportrevert_sync

mmpose是商汤开源的一款基于PyTorch的姿态分析的开源工具箱，是OpenMMLab项目的成员之一。主分支代码目前支持PyTorch1.5以上的版本。

3、安装mmcv-full，以下命令中的https://download.openmmlab.com/m

，就可以安装上根据torch与CUDA的版本不同而不同#torch1.7.0CUDA10.2pipinstallmmcv-full=={mmcv_version}-fhttps://download.openmmlab.com

在https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmcv/dist/index.html站点寻找合适版本下载whl文件，然后本地执行pipinst

我要跑的代码要求mmcv版本在1.1.4-1.3.0之间，但是由于mmcv开发者最开始没打算支持win，win版本的mmcv只有1.1.3-1.1.5之间，（下载链接：https://download.openmmlab.com

mmcvpipinstallmmcvmmcv-fullpipinstallmmcv-full==1.5.0-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102

输入以下命令：nvcc-V2.确定电脑安装的torch版本win+R运行cmd进入cuda所在环境，输入以下命令：piplist3.打开以下网址下载mmcv离线安装包https://download.openmmlab.com

Openmmlab确实是个宝藏仓库，下面简要介绍windows下安装mmcv-full的过程。

前言OpenMMLab的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱MMDeploy的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这"最后一公里"！

它是OpenMMLab项目的一部分。注意：主分支使用PyTorch1.6+。

pipinstallmmcv-full==1.1.5-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html其中mmcv-full

创建符合MMdetection要求的训练数据集前言一、MMdetection安装二、创建COCO格式数据集注意注意总结下一篇将讲述如何使用本节划分完成的数据集训练模型前言MMdetection是openmmlab

主要是学习记录以及一些理解，大部分内容来自以下链接，如有侵权请联系我学习内容：OpenMMlab所著《模型部署那些事》专栏，推荐一看！！！

MMDetection+3090成功安装的环境配置GTX3090cuda11.1Pytorch1.7.0安装mmcv：pipinstallmmcv-full==1.2.4-fhttps://download.openmmlab.com

mmcls的车辆属性识别_不知所措的渣渣辉的博客-CSDN博客_mmcls车辆属性识别GitHub-GoblinsWang/mmcls_car_attribute_recognition:该项目主要是利用openmmlab

3D人体姿态估计简述-知乎(zhihu.com)open-mmlab/mmocr:OpenMMLabTextDetection,RecognitionandUnderstandingToolbox(github.com)https://github.com/open-mmlab/mmocr【编程奇妙夜】AI健身+三维人体姿态估计（附Mediapipe代码复现）_哔哩哔哩_bilibili3D人体姿

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License

2、项目结构该项目结构图适用于openMMLab的其他框架。主要工作是在配置文件模块：书写该配置文件中各个部分如图所示。3、分类模型构成上图展示图像分类的处理流程，下面逐一解释配置文

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：OpenMMLab|来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/362998190号外号外，OpenMMLab

版本错误，我的mmcv版本时1.4.3，最后根据cuda和torch版本重装解决方法：pipuninstallmmcv-fullpipinstallmmcv-full-fhttps://download.openmmlab.com

：[1904.01649]MVX-Net:MultimodalVoxelNetfor3DObjectDetection(arxiv.org)论文代码：open-mmlab/mmdetection3d:OpenMMLab

DataLoading3.Pre-processing&Formatting0.MMAction2介绍  MMAction2是一款基于PyTorch框架的视频理解开源工具箱，是由商汤科技和港中文大学联合提出的OpenMMLab

目录一、OpenMMLab简介二.各项目介绍1.MMDetection（1）主要特性（2）基准测试和模型库2.MMSegmentation（1）主要特性（2）基准测试和模型库3.MMOCR（1）主要特性