MMdetection stöds inte längre

Hela uppsättningen av MM*-verktyg är på EOL...

Sidinnehåll

Jag har använt MMDetection (mmengine, mdet, mmcv), och nu ser det ut som att det är ur spel. Det är synd. Jag gillade deras modellzoo.

Se till exempel här: Concrete Reinforcement Bar Caps objektdetektering med tensorflow och här: Träning av objektdetektor AI med Label Studio & MMDetection

mm train

mmdetection är EOL

Jag var nyfiken på varför det inte fanns några utgåvor under det senaste året och här är varför:

Som vi ser i https://github.com/open-mmlab/mmdetection/discussions/11815

mchaniotakis kommenterade den 28 juni 2024:

Jag tror att, även om openmmlab har en brant inlärningskurva,
är det ett fantastiskt verktyg att arbeta med när det är inställt.

Men utvecklingen verkar ha stoppats sedan slutet av december
efter professor Tang Xiaoous bortgång.

Finns det planer att fortsätta utvecklingen i framtiden
(eller åtminstone tilldela nya underhållare)?

Och svaret kom från maisonhai3:

De har lagt ner MMLab.
MMLabs huvudprofessor gick bort för några år sedan.
Sen flyttade de personal till InternLM.
Nu är till och med InternLM halv-död.

Jag älskar MMLabs arbete. Deras kodkvalitet är stor. Lätt att underhålla.

Lite om MMDetection…

MMDetection är en open-source-verktygslåda för objektdetektering utvecklad av OpenMMLab, baserad på PyTorch. Den erbjuder ett omfattande ramverk för uppgifter som objektdetektering, instanssegmentering och panoptisk segmentering. MMDetection är modulär, vilket gör att användare kan anpassa komponenter som ryggkotor, nacke, huvuden och förlustfunktioner för att bygga en-stegs-, två-stegs- eller flerstegsdetektionsmodeller.

Nyckelfunktioner inkluderar:

  • Modulär design: Komponenter som Backbone, Neck, DenseHead, ROIExtractor och ROIHead kan anpassas eller bytas ut.
  • Rik modellstöd: Inkluderar toppmodeller som Cascade R-CNN, FCOS och Dynamic R-CNN.
  • Integration: Kompatibel med verktyg som ArcGIS för strömlinjeformade arbetsflöden.
  • Flexibilitet: Stöder träning och inferens med anpassade konfigurationer och förtränade vikter.

MMDetection används bredt inom forskning och tillämpningar inom datorseende på grund av sin flexibilitet och prestandabanker.

Användbara länkar