अब MMdetection का समर्थन नहीं किया जाता है।
MM* उपकरणों के पूरा सेट EOL पर है...
मैंने MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) काफी काम में उपयोग किया है,
अब लगता है कि यह खेल से बाहर हो गया है।
यह दुर्भाग्यपूर्ण है। मुझे इसके मॉडल ज़ू के बारे में पसंद था।
उदाहरण के लिए यहां देखें: कंक्रीट रिन्फोर्समेंट बार कैप्स ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टेंसरफ्लो विथ और यहां: लेबल स्टूडियो एवं MMDetection के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्टर एआई के ट्रेनिंग
mmdetection EOL है
मुझे आश्चर्य था कि पिछले साल कोई रिलीज नहीं हुई और यहां वजह है:
जैसा कि हम देख सकते हैं
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/discussions/11815
mchaniotakis 28 जून, 2024 को टिप्पणी करता है:
मुझे लगता है कि, भले ही openmmlab के सीखने का ढंग कठिन हो,
एक बार इसकी स्थापना कर लेने के बाद यह एक अद्भुत उपकरण है।
हालांकि विकास दिसंबर के अंत के बाद रुक गया है,
प्रोफेसर टांग शियोऊ के द्वारा छोड़ दिया गया।
भविष्य में विकास के लिए कोई योजना है
(या कम से कम नए मेंटेनर नियुक्त करें)?
और जवाब महान हाई 3 से आया:
उन्होंने MMLab छोड़ दिया।
MMLab के प्रमुख प्रोफेसर कई साल पहले छोड़ दिया गया था।
फिर, उन्होंने कर्मचारियों को InternLM में शिफ्ट कर दिया।
अब भी InternLM आधा मरा हुआ है।
मैं MMLab के काम पसंद करता हूं। उनके कोड की गुणवत्ता अच्छी है। बनाए रखना आसान है।
MMDetection के बारे में कुछ
MMDetection, OpenMMLab द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टूलबॉक्स है, जो PyTorch पर आधारित है। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन और पैनोप्टिक सेगमेंटेशन जैसे कार्यों के लिए एक व्यापक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। MMDetection मॉड्यूलर है, जिसके उपयोगकर्ता बैकबोन, नेक, हेड और लॉस फंक्शन जैसे घटकों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं या बदल सकते हैं ताकि एकल-चरण, दो-चरण या बहु-चरण डिटेक्शन मॉडल बनाए जा सकें।
मुख्य विशेषताएं शामिल हैं:
- मॉड्यूलर डिज़ाइन: बैकबोन, नेक, डेंसहेड, आरओआईएक्सट्रैक्टर और आरओआईहेड जैसे घटकों को कस्टमाइज़ किया जा सकता है या बदला जा सकता है।
- समृद्ध मॉडल समर्थन: कैसकेड आर-सीएनएन, एफसीओएस और डाइनैमिक आर-सीएनएन जैसे अत्याधुनिक मॉडल शामिल हैं।
- एकीकरण: एर्कजीआईएस जैसे उपकरणों के साथ सुगम कार्यप्रवाह के लिए संगत है।
- लचीलापन: कस्टम विन्यास और पूर्व-प्रशिक्षित वजन के साथ प्रशिक्षण और अनुमान का समर्थन करता है।
MMDetection कंप्यूटर दृश्यता अनुसंधान और अनुप्रयोगों में अपनी लचीलापन और प्रदर्शन बेंचमार्क के कारण व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
