OpenMMLab mmcv、mmdet、mmseg使用教程

最新推荐文章于 2025-11-16 09:35:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-16 09:35:43 发布 · 1.7k 阅读 · 8 ·
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#mmdet #mmseg #mmcv

本文是商汤公开课的OpenMMLab系列教程，详细介绍了OpenMMLab开源工具，包括mmcv、mmdet和mmseg的使用方法，涵盖从注册器的应用到整体框架的实践操作。
openmmlab教程2-MMCV使用
wujing1_1的博客
09-01 2925
使用registry（注册器）管理代码库中的模型，需要以下三个步骤。创建一个构建方法（可选，在大多数情况下您可以只使用默认方法）创建注册器使用此注册器来管理模块1. 创建构建器创建builder.py。内容如下from mmcv . utils import Registry # 创建转换器（converter）的注册器（registry） MODELS = Registry('models') # DATASETS = Registry('dataset')2. 创建注册器。...
openmmlab 教程1-安装
wujing1_1的博客
09-01 4495
MIM:MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口: OpenMMLab 图像分类工具箱: OpenMMLab 目标检测工具箱: 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: OpenMMLab 语义分割工具箱MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具箱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。...
OpenMMLab Model Deployment 框架使用指南
最新发布
gitblog_00477的博客
11-16 873
MMDeploy 是一个开源的深度学习模型部署工具集，它是 OpenMMLab 项目的一部分。MMDeploy 支持将 OpenMMLab 的一系列模型转换为不同的推理引擎格式，以便在各种硬件设备上进行部署。它支持多种推理后端，包括 ONNXRuntime、TensorRT、ncnn、OpenVINO 等，并且提供了一个高效的 C/C++ SDK 框架，用于图像处理、神经网络推理和后处理等模块的扩
【Git】openmmlab安装教程
m0_74093057的博客
09-28 574
【代码】【Git】openmmlab安装教程。
OpenMMLab教程：OpenMMLab介绍与安装
AAI666666的博客
01-08 3377
OpenMMLab 致力于为计算机视觉领域的重要方向创建统一且开源的代码库，推进可复现算法生态的建立；目前为止 OpenMMLab 已经陆续开源30多个视觉算法库，实现了300多种算法，并包含2000+预训练模型，涵盖2D/3D目标检测、语义分割、视频理解、姿态分析等多个方向。
OpenMMLAB实战系列视频教程
09-13
分享课程----MMLAB实战系列视频教程，完整版附源码。MMLAB最大最全的开源视觉代码库合集！深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系！
mmcv mmdet mmseg
03-22
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html [^1] ``` 如果需要更灵活的开发支持，则可以克隆源码进行本地编译： ```bash git clone ...
openMMLab的mmcv和mmdet、mmdet3d、mmseg版本对应关系
热门推荐
XCCCCZ的博客
11-10 2万+
但是需要不借助MIM安装时，这里怎么确定要安装什么版本的mmcv和mmdet、mmdet3d、mmseg，在openmmlab网站主页上没有一个容易能找到的完整表格页面来详细记录他们之间的版本对应关系，好不容易找到个Faq页面，里面却只记录了最新的mmcv2.x和其它组件之间的版本，对历史1.x版居然都不记录！找到了最基础的mmcv该安装什么版本后，再查找其它框架包该安装什么对应的版本，mmdetection从。点击左下方的Read the Docs 的右边点击可以切换版本，选择v1.7.0，
安装mmpose+mmcv+mmdet
Apple0631的博客
10-26 3475
mmpose安装
mmlab之mmdet3d(一）
weixin_34961608的博客
09-05 1262
mmdetection3d 一个开源的3d数据目标检测工具箱，它支持多种主流点云目标检测方法和数据集。本文讲解了环境安装、模型训练（常见问题）、模型评估等完整使用流程。
如何在colab配置openmmlab环境（目前网上资料较少，避免踩坑）
stn54999的博客
08-19 1618
1.colab简介 colab是谷歌云服务器，作为一款免费的云服务器谷歌可以说是非常良心，可以享受高配置的gpu运行环境，对于我自己而言我自己电脑只能用cpu跑深度学习的代码可以说时间和效率都非常低。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 !sudo lsb_release -a # 查看系统版本 !nvcc -V #或者!nvidia-smi # 查看cuda版本 !gcc
liunx安装open-mmlab教程
weixin_45912366的博客
04-10 3119
01.根据需求选择安装，安装mmdetection过程 阅读README.MD和requirements.txt文件。 02.在README.MD中找到下边界面，点击红色框查看安装步骤。 03.虚拟环境 创建一个conda虚拟环境 conda create -n mmdetectionpython=3.8 04.进入创建的虚拟环境 conda activate mmdetection 05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本 因为需要安装对应的Pyroych版本才可.
上手OpenMMLab——MMDetection讲解与实战
Yuetian_w的博客
11-15 1563
将类别名设置为 COCO 全部类别，那么其实就可以转变了常规的目标检测算法。(2) 图片+ 语言描述：There are a lot of cars here.[外链图片转存中…(img-9PBtIXnS-1700016796813)]上述输入是自然语言描述，因此等价于 Grounding Object Detection。
深度学习openMMLab的介绍和使用
m0_54634272的博客
04-02 947
深度学习openMMLab的介绍和使用
OpenMMLab 进阶指南，模型训练测试全流程解析
qq_39967751的博客
07-15 2792
本文我们详细梳理了训练和测试过程中，从入口脚本到模型实际计算接口的全流程，以及中间每一步所做的操作。希望这些内容能够帮助大家理清模型的调用栈，遇到问题时能快速定位到是在哪一层级出了问题，调整训练测试行为时知道应该在哪一层级去做修改。对于MMClassification与OpenMMLab系列算法库的整体结构，如果大家有更多希望了解的部分，欢迎留言告诉我们！httpshttps。......
【OpenMMLab】MMagic入门
Winkyyyyyy的博客
10-15 1793
【OpenMMLab】MMagic入门
OpenMMLab OpenMMLab mmdeploy v1.1.0模型部署（一）
qq_41627642的博客
06-25 2914
无
深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】
Lyric的博客
04-22 2296
链接:OpenMMLabOpenMMLab基于PyTorch开发了MMEngine提供通用训练和评估引擎，MMCV提供神经网络算子和数据转换，作为整个项目的基础。自2018年10月首次发布以来，OpenMMLab已发布30多个视觉库，实现了300多个算法，并包含2000多个预训练模型。
Python实现mmseg分词算法和吐嘈
fmt.Println(
03-24 1万+
前两天一直在写爬虫，也是一直有心写个简单的搜索引擎吧，写出来肯定是没有Web界面的，本人不知道怎么地，对Web的代码一直有抵触心理。 搜索引擎嘛，我想要写出来必须要懂五个部分： 1、基础的多线程爬虫 2、分词算法，对用户输入的查找文本进行切割 3、MapReduce，用来统计词语出现的次数，这个直接关系到URL在队列中的等级 4、PageRank，用来给网页排名 5、Web界面 上述
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