English | 简体中文
MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一
主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。
MMClassification 1.0 已经发布!目前仍在公测中,如果希望试用,请切换到 1.x 分支,并在讨论版 参加开发讨论!
2022/12/06 发布了 v0.25.0 版本
dist_train_arm.sh
2022/10/31 发布了 v0.24.1 版本
2022/9/30 发布了 v0.24.0 版本
2022/5/1 发布了 v0.23.0 版本
发布历史和更新细节请参考 更新日志
以下是安装的简要步骤:
conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision==0.11.0 -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git
cd mmclassification
pip3 install -e .
更详细的步骤请参考 安装指南 进行安装。
请参考 基础教程 来了解 MMClassification 的基本使用。MMClassification 也提供了其他更详细的教程:
我们也提供了相应的中文 Colab 教程:
相关结果和模型可在 model zoo 中获得
我们非常欢迎任何有助于提升 MMClassification 的贡献,请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。
MMClassification 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者,以及提供宝贵反馈的用户。
我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现现有算法并开发自己的新模型,从而不断为开源社区提供贡献。
如果你在研究中使用了本项目的代码或者性能基准,请参考如下 bibtex 引用 MMClassification。
@misc{2020mmclassification,
title={OpenMMLab's Image Classification Toolbox and Benchmark},
author={MMClassification Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmclassification}},
year={2020}
}
该项目开源自 Apache 2.0 license.
扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的 知乎官方账号,加入 OpenMMLab 团队的 官方交流 QQ 群 或联络 OpenMMLab 官方微信小助手
我们会在 OpenMMLab 社区为大家
干货满满 📘,等你来撩 💗,OpenMMLab 社区期待您的加入 👬
Dear OpenI User
Thank you for your continuous support to the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform. In order to protect your usage rights and ensure network security, we updated the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement in January 2024. The updated agreement specifies that users are prohibited from using intranet penetration tools. After you click "Agree and continue", you can continue to use our services. Thank you for your cooperation and understanding.
For more agreement content, please refer to the《Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement》