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介绍
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MMDeploy 是一个开源深度学习模型部署工具箱，它是 OpenMMLab 项目的一部分。
主要特性
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支持OpenMMLab模型的部署 可以使用本项目进行OpenMMLab的模型部署，比如 MMClassification，MMDetection 等等。
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支持各类推理引擎 模型可以被导出并在各种推理引擎上进行推理，比如 ONNX Runtime， TensorRT 等等。
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模型改写 模型中的模块与函数可以被改写以满足各种推理引擎的需求，便于添加新的模型部署需求。
开源许可证
该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。
已支持的算法库与推理引擎
支持的算法库：
- MMClassification
- MMDetection
- MMSegmentation
- MMEditing
- MMOCR
支持的推理引擎:
- ONNX Runtime
- TensorRT
- PPL
- ncnn
安装
请参考构建项目进行安装。
快速入门
请阅读 如何进行模型转换 来了解基本的 MMDeploy 使用。
我们还提供了诸如 如何构建配置文件， 如何添加新模型支持 和 如何测试模型效果 等教程。
如果遇到问题，请参考 常见问题解答。
贡献指南
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。
OpenMMLab 的其他项目
- 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
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- 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
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱