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mmcv

面向计算机视觉的基础库，支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能，包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具（进度条，计时器等）。

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mmengine

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mmclassification

基于 PyTorch 和 MMCV 的图像分类算法库，深度学习图像领域的主干网络库。此外，库中还提供了一系列辅助工具，包括 CAM 可视化、预处理可视化等。

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mmdeploy

全面支持 OpenMMLab 算法库在多种云、边端设备中部署，并提供高度可扩展的 SDK 开发框架，打通模型部署“最后一公里”。

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mmsegmentation

基于 Pytorch 和 MMCV 语义分割开源算法库，也是语义分割算法性能评估框架，已提供超过420个语义分割算法模型，并支持多种分割任务数据集，包括自然图像、遥感图像等。

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mmdetection

基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现；支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务；支持算法多样，涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术；为通用目标检测算法...

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mmtracking

基于 PyTorch 的视频目标感知开源工具箱，同时支持视频目标检测、多目标跟踪、单目标跟踪和视频实例分割等多种任务、学术数据集和算法。

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mmgeneration

基于 PyTorch 和 MMCV 的图像和视频生成工具箱，支持多种生成模型如图像生成，条件生成，图像转换的训练和测试。它同时提供了丰富的应用，包含了 GANs 的插值，投影和图像编辑。

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mmrotate

基于 PyTorch 和 MMDetection 的旋转框检测算法库，支持单阶段和双阶段等类型丰富的旋转框检测算法。支持大量流行的学术数据集，并提供实用工具帮助用户评估模型的性能。

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mmediting

底层视觉工具箱，集成了超分辨率、视频插帧、补图、抠图等方向大量 SOTA 模型，架构灵活易于二次开发。

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mmdetection3d

基于 PyTorch 和 MMCV 的通用 3D 感知算法库，支持室内外场景多个数据集的 3D 目标检测和 3D 点云分割，同时支持各种单模态和多模态算法，和 MMDetection 中各种 2D 检测算法模块的无缝衔接，为各种 3D 感知任务的算法研发提供了一套统一化、标准化和可复现的高性能基准。

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mmpose

基于 PyTorch 的姿态估计算法库，支持人体、人手、人脸、动物、服装等多类物体的 2D/3D 姿态估计。

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mmaction2

基于 PyTorch 和 MMCV 的视频理解工具库，支持动作识别、动作定位、时空动作检测和骨骼动作识别等多种任务。

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mmeval

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mmocr

基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱，支持众多 OCR 相关的模型，涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它同时还支持了大多数流行的学术数据集，并提供了许多实用工具帮助用户评估模型的性能。

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mmselfsup

自监督学习算法库，紧跟前沿算法，并提供丰富多样的下游任务评估标准，对接 OpenMMLab 各类视觉任务，如 MMDetection，MMSegmentation 等。

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mmyolo

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mmhuman3d

基于 PyTorch 的人体参数化模型开源工具箱，通过模块化的框架和统一的数据规范支持多种人体姿态和形状估计算法。

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mmrazor

深度学习模型压缩算法库，支持网络结构搜索、剪枝、蒸馏等主流技术方向，为 OpenMMLab 其他算法库提供即插即用、可自由组合的模型压缩算法，让用户更简单更快速地实现模型轻量化。

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mim

OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口