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MMDeploy 是 OpenMMLab 模型部署工具箱，为各算法库提供统一的部署体验。基于 MMDeploy，开发者可以轻松从训练 repo 生成指定硬件所需 SDK，省去大量适配时间。
| ONNX Runtime | TensorRT | ppl.nn | ncnn | OpenVINO | LibTorch | snpe | Ascend | Core ML | RKNN | more |
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- Transform 数据预处理
- Net 推理
- Module 后处理
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMDeploy 所作出的努力。请参考贡献指南来了解参与项目贡献的相关指引。
如果您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 MMDeploy:
@misc{=mmdeploy,
title={OpenMMLab's Model Deployment Toolbox.},
author={MMDeploy Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmdeploy}},
year={2021}
}该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。
- MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
- MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
- MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
- MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
- MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
- MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
- MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
- MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
- MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
- MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架
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