33K ·GitHub
这是什么？
MMDetection 是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具箱，隶属于 OpenMMLab 项目，支持目标检测、实例分割、全景分割和半监督检测。
MMDetection 是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具箱，隶属于 OpenMMLab 项目，支持目标检测、实例分割、全景分割和半监督检测。这是我可以基于它开发的框架，还是拿来就能跑的应用？它是一个模块化的研究框架/库：它把检测流程拆分为多个组件（骨干网络、颈部网络、检测头），你可以组合这些模块来搭建自定义的检测器。
它是一个模块化的研究框架/库：它把检测流程拆分为多个组件（骨干网络、颈部网络、检测头），你可以组合这些模块来搭建自定义的检测器。我要怎么才能把它跑起来？请按照官方安装指南（Installation）操作；安装完成后，可参考用户指南（User Guides）了解训练与测试、使用现有模型进行推理，以及准备数据集。
请按照官方安装指南（Installation）操作；安装完成后，可参考用户指南（User Guides）了解训练与测试、使用现有模型进行推理，以及准备数据集。运行它之前需要先安装哪些依赖？它需要 PyTorch 1.8+ 及以上版本，并且高度依赖两个同系的 OpenMMLab 库：MMEngine（负责训练）和 MMCV（提供核心计算机视觉算子）。
它需要 PyTorch 1.8+ 及以上版本，并且高度依赖两个同系的 OpenMMLab 库：MMEngine（负责训练）和 MMCV（提供核心计算机视觉算子）。这个版本还在积极维护吗，还是我应该看看更新的版本？该项目仍在积极更新，陆续发布新版本（例如 2024 年发布的 v3.3.0 和 MM-Grounding-DINO）。但如果你是从较早的 2.x 系列迁移过来，由于接口已经变化，需要参考单独的迁移指南。
该项目仍在积极更新，陆续发布新版本（例如 2024 年发布的 v3.3.0 和 MM-Grounding-DINO）。但如果你是从较早的 2.x 系列迁移过来，由于接口已经变化，需要参考单独的迁移指南。模型库有多大？非常丰富。它涵盖数十种架构，包括 Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet、DETR 系列变体、Swin Transformer、YOLOX、RTMDet、Grounding DINO 等，覆盖目标检测、实例分割和全景分割，还有很多其他模型。
非常丰富。它涵盖数十种架构，包括 Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet、DETR 系列变体、Swin Transformer、YOLOX、RTMDet、Grounding DINO 等，覆盖目标检测、实例分割和全景分割，还有很多其他模型。RTMDet 是什么？为什么要重点介绍它？RTMDet 是该项目发布的一系列实时、全卷积单阶段检测器。它在目标检测上实现了当前最优的参数量与精度权衡，在实例分割和旋转目标检测中也处于领先水平，例如在 COCO 数据集上达到 52.8 AP，速度为 322 FPS。
RTMDet 是该项目发布的一系列实时、全卷积单阶段检测器。它在目标检测上实现了当前最优的参数量与精度权衡，在实例分割和旋转目标检测中也处于领先水平，例如在 COCO 数据集上达到 52.8 AP，速度为 322 FPS。MM-Grounding-DINO 是什么？它是团队对 Grounding DINO 的开源复现与改进版本。Grounding DINO 是一个统一开放词汇目标检测与短语定位（phrase grounding）的模型。该项目发布了 Swin-B 和 Swin-L 的预训练权重，并在 OOD、REC、短语定位、OVD 以及微调等设置下进行了评测。
它是团队对 Grounding DINO 的开源复现与改进版本。Grounding DINO 是一个统一开放词汇目标检测与短语定位（phrase grounding）的模型。该项目发布了 Swin-B 和 Swin-L 的预训练权重，并在 OOD、REC、短语定位、OVD 以及微调等设置下进行了评测。MMDetection 的训练速度与其他工具箱相比如何？作者称，其训练速度快于或与 Detectron2、maskrcnn-benchmark、SimpleDet 等其他代码库相当。
作者称，其训练速度快于或与 Detectron2、maskrcnn-benchmark、SimpleDet 等其他代码库相当。What are similar projects?deep-learning-for-image-processing, Swin-Transformer, PaddleDetection, GroundingDINO, detr, VisionHOPE, yolov10, ultralytics
deep-learning-for-image-processing, Swin-Transformer, PaddleDetection, GroundingDINO, detr, VisionHOPE, yolov10, ultralyticsWhich topics is it in?swin-transformer, mask-rcnn, instance-segmentation, vision-transformer, yolo, segmentation, object-detection, transformer, computer-vision, pytorch, deep-learning, research
swin-transformer, mask-rcnn, instance-segmentation, vision-transformer, yolo, segmentation, object-detection, transformer, computer-vision, pytorch, deep-learning, research