Сайт OpenMMLab ^ГОТОВО      Платформа OpenMMLab ^{ПОПРОБУЙТЕ}

 

📘Документация | 🛠️Установка | 👀Модели Zoo | 🤔Отчет о проблемах

Введение

MMRazor — это набор инструментов для сжатия моделей, который включает четыре основные технологии:

• Поиск архитектур нейронных сетей (NAS)
• Прюминг
• Дистилляция знаний (KD)
• Квантификация (будет доступна в следующем выпуске)

Это часть проекта OpenMMLab.

Основные возможности:

• Совместимость

  Благодаря схожему дизайну архитектуры OpenMMLab и декомпозиции алгоритмов сжатия от задач компьютерного зрения, MMRazor легко можно применять к различным проектам в OpenMMLab.

• Гибкость

  Разные алгоритмы, такие как NAS, прюминг и KD, могут быть включены в режиме "плагин-н-плей", чтобы создать более мощную систему.

• Конvenience

  Благодаря лучшему модульном дизайну разработчики могут реализовать новые алгоритмы сжатия модели всего несколькими строками кода или даже просто изменением конфигурационных файлов.

Ниже представлена общая информация о проектировании и реализации MMRazor, подробнее см. [руководства](/docs/en/tutorials/Tutorial_ Yö overview.md).

Новые возможности

💎 Устойчивая версия

MMRazor v0.3.1 был выпущен 5/4/2022.

🌟 Предварительная версия 1.x

Новая версия MMRazor v1.0.0rc1 была выпущена 27/10/2022.

• Объединяет интерфейсы всех компонентов на основе MMEngine.
• Новый фреймворк для прюминга.
• Больше алгоритмов для обучения и поиска архитектур нейронной сети.## Бенчмарки и модельный зоопарк

Результаты и модели доступны в модельном зоопарке.

Поддерживаемые алгоритмы:

Установка

MMRazor зависит от PyTorch и MMCV.

Для получения более подробной информации обратитесь к get_started.md.

Начало работы

Для базового использования MMRazor обратитесь к train.md и test.md. Также есть руководства:

• Обзор
• Узнайте о конфигах
• Настройте архитектуры
• Настройте алгоритмы NAS
• Настройте алгоритмы прюминга
• Настройте алгоритмы передачи знаний
• Настройте смешанные алгоритмы с помощью наших компонент алгоритмов
• Примените существующие алгоритмы к другим задачам

ВкладМы ценим все вклады, направленные на улучшение MMRazor.

Пожалуйста, обратитесь к CONTRIBUTING.md для руководства по вкладу.

Отзывы

MMRazor — это открытый проект, созданный исследователями и инженерами из различных колледжей и компаний. Мы благодарим всех участников, которые реализуют свои методы или добавляют новые возможности, а также пользователей, которые предоставляют ценную обратную связь. Надеемся, что наш набор инструментов и бенчмарки будут полезны для развивающегося сообщества исследователей, предлагая гибкий набор инструментов для переиспользования существующих методов и создания новых методов сжатия моделей.

Цитирование

Если вы считаете этот проект полезным для ваших исследований, пожалуйста, используйте следующую информацию для цитирования:

@misc{2021mmrazor,
    title={OpenMMLab Model Compression Toolbox and Benchmark},
    author={MMRazor Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmrazor}},
    year={2021}
}

Лицензия

Этот проект распространяется под лицензией Apache 2.0 ([LICENSE]).## Проекты в OpenMMLab- MMCV: Основная библиотека OpenMMLab для компьютерного зрения.

• MIM: MIM устанавливает пакеты OpenMMLab.
• MMClassification: Инструментарий и метрика OpenMMLab для классификации изображений.
• MMDetection: Инструментарий и метрика OpenMMLab для детекции объектов.
• MMDetection3D: Новое поколение платформы OpenMMLab для общей детекции трехмерных объектов.
• MMRotate: Инструментарий и метрика OpenMMLab для детекции вращённых объектов.
• MMSegmentation: Инструментарий и метрика OpenMMLab для сегментации изображений.
• MMOCR: Инструментарий OpenMMLab для распознавания текста, его обнаружения и понимания.
• MMPose: Инструментарий и метрика OpenMMLab для оценки поз.
• MMHuman3D: Инструментарий и метрика OpenMMLab для трёхмерной модели человека.
• MMSelfSup: Инструментарий и метрика OpenMMLab для самонаучения.
• MMRazor: Инструментарий и метрика OpenMMLab для сжатия моделей.
• MMFewShot: Инструментарий и метрика OpenMMLab для обучения с малым количеством примеров.
• MMAction2: Новое поколение инструментария и метрики OpenMMLab для понимания действий.
• MMTrackingcom/open-mmlab/mmtracking)): Инструментарий и метрика OpenMMLab для распознавания объектов на видео.
• MMFlow): Инструментарий и метрика OpenMMLab для оптического потока.
• MMEditing): Инструментарий OpenMMLab для редактирования изображений и видео.
• MMGeneration): Инструментарий OpenMMLab для генеративных моделей изображений и видео.
• MMDeploy): Фреймворк для развертывания моделей OpenMMLab.