面向计算机视觉的基础库,支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能,包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具(进度条,计时器等)。
基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱,支持众多 OCR 相关的模型,涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它同时还支持了大多数流行的学术数据集,并提供了许多实用工具帮助用户评估模型的性能。
基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现;支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务;支持算法多样,涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术;为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准
基于 Pytorch 和 MMCV 语义分割开源算法库,也是语义分割算法性能评估框架,已提供超过420个语义分割算法模型,并支持多种分割任务数据集,包括自然图像、遥感图像等。
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