OpenMMLab 开源体系揭秘
OpenMMLab 是一个开源的计算机视觉算法开放平台，由商汤科技发起，旨在提供高质量的代码框架和完善的科研平台，减少算法复现难度，促进产学研打通。该平台涵盖多个研究热点方向，包括目标检测、语义分割、图像分类、视频理解、图像视频编辑、人体姿态估计等，拥有超过 1000 个预训练模型和 100 多种算法。
OpenMMLab 的架构设计基于一致的架构开发，涵盖多个研究方向，包括目标检测、语义分割、图像分类、视频理解、图像视频编辑、人体姿态估计等。平台拥有超过 1000 个预训练模型，真正实现开箱即用。同时，OpenMMLab 还提供了完善的数据集和训练框架，促进科研的发展和应用。
OpenMMLab 的社区影响力非常广泛，拥有超过 26,000 的 star，7500 个 fork，390 名 contributors，提供了一个开放的平台，促进科研和产业的发展。同时，OpenMMLab 也提供了一个开放的数据集，包括 WIDER Face, MovieNet, Placepedia 等，促进科研和应用的发展。
OpenMMLab 的发展规划包括：生态建设、技术迭代、算法库标准化、框架融合、提高开发体验、模型转换、部署推理引擎和硬件支持、自动化工具上下游工具链完善等。同时，OpenMMLab 也鼓励社区合作，欢迎参与算法框架的开发和贡献。
在目标检测领域，OpenMMLab 提供了一个完整的检测器架构，包括单阶段检测器、双阶段检测器、级联检测器、无锚点检测器等，涵盖了多种检测算法，包括 Faster R-CNN, SSD, YOLOv1, RetinaNet, Mask R-CNN, Cascade R-CNN, CornerNet, HTC, FCOS, RepPoints, FoveaBox 等。同时，OpenMMLab 也提供了一个完善的训练手段，包括 OHEM, PISA, Train from scratch, Instaboost, Cutout 等。
在语义分割领域，OpenMMLab 提供了一个完整的语义分割架构，包括 MMSegmentation, MMPose, MMAction2 等，涵盖了多种语义分割算法，包括 FCN, PSPNet, Deeplab 等。同时，OpenMMLab 也提供了一个完善的训练手段，包括 OHEM, PISA, Train from scratch, Instaboost, Cutout 等。
OpenMMLab 是一个功能强大、影响广泛的开源平台，旨在促进科研和产业的发展，为研究者和开发者提供了一个完善的平台和资源。
