MMdetectionは現在ではサポートされていません。
MM* ツールのフルセットは EOL となっています...
目次
私はMMDetection (mmengine, mdet, mmcv)をかなり使い、
今ではそのゲームから出てしまったようです。
残念です。私はそのモデルズーが好きでした。
例えばこちらをご覧ください：コンクリートの補強帯キャップのオブジェクト検出（TensorFlowを使用）、
またこちらも：Label StudioとMMDetectionを使用したオブジェクト検出AIのトレーニング
MMDetectionはEOLになりました
昨年、リリースがなかった理由がなぜか気になりました。その理由は以下の通りです：
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/discussions/11815
mchaniotakisが2024年6月28日にコメントしました：
私は、openmmlabには学習曲線が急峻ですが、
一度セットアップすると、非常に使いやすいツールだと思います。
しかし、教授の唐小欧氏が亡くなった後、12月以降の開発は停止しているようです。
将来的に開発を継続する計画はあるのでしょうか？
（少なくとも新しいメンテイナーを任命する予定はあるのでしょうか？）
そして、maisonhai3からの返信は以下の通りです：
MMLabはすでに放棄されました。
MMLabの頭取教授は数年前に亡くなられています。
その後、スタッフはInternLMに移管されました。
そして今や、InternLMも半分死んでいる状態です。
私はMMLabの仕事にとても愛着があります。彼らのコード品質は素晴らしいです。メンテナンスが簡単です。
MMDetectionについて少し
MMDetectionは、OpenMMLabが開発したPyTorchに基づくオープンソースのオブジェクト検出ツールボックスです。オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、パノラミックセグメンテーションなどのタスクに対して包括的なフレームワークを提供しています。MMDetectionはモジュール式で、バックボーン、ネック、ヘッド、ロス関数などのコンポーネントをカスタマイズしたり置き換えたりして、単段階、二段階、または多段階の検出モデルを構築できます。
主な特徴は以下の通りです：
- モジュール式設計：バックボーン、ネック、DenseHead、ROIExtractor、ROIHeadなどのコンポーネントをカスタマイズまたは置き換えることができます。
- 豊富なモデルサポート：Cascade R-CNN、FCOS、Dynamic R-CNNなどの最先端モデルを含みます。
- 統合性：ArcGISなどのツールと互換性があり、ワークフローをスムーズにします。
- 柔軟性：カスタム設定と事前トレーニング済み重みを使用してトレーニングおよび推論をサポートします。
MMDetectionは、柔軟性とパフォーマンスベンチマークにより、コンピュータビジョンの研究および応用で広く使用されています。
