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[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/mmcls)](https://pypi.org/project/mmcls) [![Docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/) [![Build Status](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/actions) [![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmclassification/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmclassification) [![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmclassification.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/LICENSE) [![open issues](https://isitmaintained.com/badge/open/open-mmlab/mmclassification.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/issues) [![issue resolution](https://isitmaintained.com/badge/resolution/open-mmlab/mmclassification.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/issues) [📘 中文文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/) | [🛠️ 安装教程](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html) | [👀 模型库](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/model_zoo.html) | [🆕 更新日志](https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/changelog.html) | [🤔 报告问题](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/issues/new/choose)
## Introduction [English](/README.md) | 简体中文 MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是 [OpenMMLab](https://openmmlab.com/) 项目的成员之一 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。
### 主要特性 - 支持多样的主干网络与预训练模型 - 支持配置多种训练技巧 - 大量的训练配置文件 - 高效率和高可扩展性 - 功能强大的工具箱 ## 更新日志 2022/1/30 发布了 v0.20.0 版本 新版本亮点： - 支持 **K 折交叉验证** 工具。相应文档会在后续添加。 - 支持了 **HRNet**，**ConvNeXt**，**Twins** 以及 **EfficientNet** 四个主干网络，欢迎使用！ - 支持了从 PyTorch 模型到 Core-ML 模型的转换工具。 2021/12/31 发布了 v0.19.0 版本 新版本亮点： - **特征提取**功能得到了加强。详见 [#593](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/pull/593)。 - 提供了 **ResNet-50** 的高精度训练配置，原论文参见 [*ResNet strikes back*](https://arxiv.org/abs/2110.00476)。 - 复现了 **T2T-ViT** 和 **RegNetX** 的训练精度，并提供了自训练的模型权重文件。 - 支持了 **DeiT** 和 **Conformer** 主干网络，并提供了预训练模型。 - 提供了一个 **CAM 可视化** 工具。该工具基于 [pytorch-grad-cam](https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam)，我们提供了详细的 [使用教程](https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/tools/visualization.html#class-activation-map-visualization)！ 发布历史和更新细节请参考 [更新日志](docs/en/changelog.md) ## 安装 请参考 [安装指南](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html) 进行安装 ## 基础教程 请参考 [基础教程](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/getting_started.html) 来了解 MMClassification 的基本使用。MMClassification 也提供了其他更详细的教程: - [如何编写配置文件](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/config.html) - [如何微调模型](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/finetune.html) - [如何增加新数据集](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/new_dataset.html) - [如何设计数据处理流程](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/data_pipeline.html) - [如何增加新模块](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/new_modules.html) - [如何自定义优化策略](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/schedule.html) - [如何自定义运行参数](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/runtime.html) 我们也提供了相应的中文 Colab 教程： - 了解 MMClassification **Python API**：[预览 Notebook](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/tutorials/MMClassification_python_cn.ipynb) 或者直接[在 Colab 上运行](https://colab.research.google.com/github/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/tutorials/MMClassification_python_cn.ipynb)。 - 了解 MMClassification **命令行工具**：[预览 Notebook](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/tutorials/MMClassification_tools_cn.ipynb) 或者直接[在 Colab 上运行](https://colab.research.google.com/github/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/tutorials/MMClassification_tools_cn.ipynb)。 ## 模型库 相关结果和模型可在 [model zoo](https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/model_zoo.html) 中获得
支持的主干网络 - [x] [VGG](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/vgg) - [x] [ResNet](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/resnet) - [x] [ResNeXt](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/resnext) - [x] [SE-ResNet](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/seresnet) - [x] [SE-ResNeXt](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/seresnet) - [x] [RegNet](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/repvgg) - [x] [ShuffleNetV1](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/shufflenet_v1) - [x] [ShuffleNetV2](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/shufflenet_v2) - [x] [MobileNetV2](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/mobilenet_v2) - [x] [MobileNetV3](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/mobilenet_v3) - [x] [Swin-Transformer](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/swin_transformer) - [x] [RepVGG](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/repvgg) - [x] [Vision-Transformer](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/vision_transformer) - [x] [Transformer-in-Transformer](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/tnt) - [x] [Res2Net](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/res2net) - [x] [MLP-Mixer](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/mlp_mixer) - [x] [DeiT](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/deit) - [x] [Conformer](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/conformer) - [x] [T2T-ViT](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/t2t_vit) - [x] [Twins](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/twins) - [x] [EfficientNet](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/efficientnet) - [x] [ConvNeXt](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/convnext) - [x] [HRNet](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/hrnet)
## 参与贡献 我们非常欢迎任何有助于提升 MMClassification 的贡献，请参考 [贡献指南](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/community/CONTRIBUTING.html) 来了解如何参与贡献。 ## 致谢 MMClassification 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。 ## 引用 如果你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 MMClassification。 ```BibTeX @misc{2020mmclassification, title={OpenMMLab's Image Classification Toolbox and Benchmark}, author={MMClassification Contributors}, howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmclassification}}, year={2020} } ``` ## 许可证 该项目开源自 [Apache 2.0 license](LICENSE). ## OpenMMLab 的其他项目 - [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv): OpenMMLab 计算机视觉基础库 - [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口 - [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱 - [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 目标检测工具箱 - [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台 - [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate): OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准 - [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱 - [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包 - [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱 - [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准 - [MMSelfSup](https://github.com/open-mmlab/mmselfsup): OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准 - [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor): OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准 - [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准 - [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱 - [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台 - [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow): OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准 - [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱 - [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱 - [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): OpenMMLab 模型部署框架 ## 欢迎加入 OpenMMLab 社区 扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的 [知乎官方账号](https://www.zhihu.com/people/openmmlab)，加入 OpenMMLab 团队的 [官方交流 QQ 群](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=aCvMxdr3) 或联络 OpenMMLab 官方微信小助手
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