mmdeploy/README_zh-CN.md

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

• 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。

• 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。

• 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 如何编写配置文件， 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