深度学习库openmmlab开源库
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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OpenMMLab文本检测和识别工具箱-Python开发
MMOCR是基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱,用于文本检测,文本识别以及相应的下游任务,包括关键信息提取。 它是OpenMMLab项目的一部分。 简介MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱,用于文本检测,文本识别以及相应的下游任务,包括关键信息提取。 它是OpenMMLab项目的一部分。 master分支可与PyTorch 1.5+一起使用。 文档:https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/。 主要功能全面的管道该工具箱不仅支持文本检测和文本识别,还支持其下游任务,例如按键信息。
实现 macOS 消息应用交互的 Python 桥梁
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30天零基础学会Python
适合零基础的大学生和编程爱好者自学使用,作者从事编程培训工作十余年,之前主持并参与商业项目近十年,全书都是经验之谈,充满心血,值得初学者阅读,内容主要包含: 阶段 课次 内容 目标 一、入门与环境 1-3 Python 简史、应用场景、环境搭建、变量、运算符 能跑起第一个程序 二、基础语法核心 4-10 循环、字符串、列表元组、字典集合、函数、文件、模块 能写 100 行以内的小工具 三、面向对象与进阶 11-12 类与对象、推导式、生成器、装饰器、标准库 理解工程化代码 四、常用第三方包 13-19 NumPy、Pandas、Requests、爬虫、Flask、Django 能做数据分析与网站 五、常用算法 20-23 复杂度、查找排序、递归分治、数据结构、动态规划 能应付大学算法考核 六、人工智能方向 24-26 机器学习概览、PyTorch、AI 工具开发 能做出 AI 小工具 七、项目实战与结课 27-30 成绩管理系统、Web 版、爬虫工具、毕业设计 独立完成一个完整项目
深度学习预训练库,集成各种经典backbone,基于OpenMMLab_MMPretrain库!!!.zip
人工智能-项目实践-深度学习
OpenMMLAB实战系列视频教程
分享课程----MMLAB实战系列视频教程,完整版附源码。MMLAB最大最全的开源视觉代码库合集!深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系!
OpenMMLab多库推理问题解决[可运行源码]
本文探讨了在OpenMMLab多库推理过程中遇到的KeyError问题,特别是当同时使用多个repository的推理器时出现的模块未注册错误。文章通过两个具体场景(MMYolo与MMPretrain、MMYolo与MMPose的组合)展示了错误现象,并分析了可能的原因:MMEngine在生成多个库的推理器时仅记住最后一个scope,导致先来者的cfg中模块无法被正确识别。解决方案建议在先来者的config中为未注册模块添加前缀(如将ResizeEdge改为mmpose.ResizeEdge),以确保MMEngine能正确找到模块。文章强调该方案仅适用于所述特定场景,其他类似报错可能需要不同处理。
帮助新手快速入门、快速使用、习惯_OpenMMLab_开源库官方文档且能够自主
帮助新手快速入门、快速使用、习惯_OpenMMLab_开源库官方文档且能够自主上手实验,自由选择阅读_openmmlab-tutorial
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通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型
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mmcv:OpenMMLab计算机视觉基金会
介绍 MMCV是用于计算机视觉研究的基础python库,并支持以下许多研究项目: :检测工具箱和基准 :通用3D对象检测工具箱和基准 :语义分割工具箱和基准 :图像和视频编辑工具箱 :姿势估计工具箱和基准 :行动理解工具箱和基准 :图像分类工具箱和基准 它提供以下功能。 通用IO API 图像/视频处理 图像和注释可视化 有用的实用程序(进度条,计时器等) 带挂钩机构的PyTorch流道 各种CNN架构 CUDA通用操作的高质量实现 有关更多功能和用法,请参阅。 注意:MMCV需要Python 3.6+。 安装 MMCV有两种版本: mmcv :精简版,没有CUDA操作,但具有所有其他功能,类似于mmcv <1.0.0。 当您不需要那些CUDA操作时,它很有用。 mmcv-full :全面,具有完整功能,开箱即用的各种CUDA操作。 构建需要更长的时间。 注意
DL-ToolBox-CWM:用于计算机视觉任务的深度学习工具箱
深度学习工具箱(DL-ToolBox-CWM) 作者:陈卫明 电子邮件: 介绍 我之所以开始这个项目,是因为PyTorch的某些现有高级软件包难以适应新的图形卡“ GeForce RTX 3090”。 我只是使用原始代码来构建项目。 并可以在'GeForce RTX 3090'上成功编译。 由于当前的OpenMMLab项目无法在'GeForce RTX 3090'上成功编译,因此可以将该项目视为OpenMMLab项目的高级替代品。 仍在更新! 执照 该项目是根据。 基准线 支持的骨干网: ResNet ResNeXt 需求 安装 Python 3.6+ Anaconda(推荐) 1用于稳定的图形卡 火炬 安装dl_toolbox_cwm git clone https://github.com/Wei-ming-Chen/DL-ToolBox-CWM.git cd ./D
openmmlab下的mmpose框架工程
官网为https://github.com/open-mmlab/mmpose
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
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
MMPose 是一款基于 PyTorch 的姿态分析的开源工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一
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。
交大PPT通用视觉框架OpenMMlab课程02图像分类与MMClassification
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