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MMRazor是一个可用于模型瘦身和AutoML的模型压缩工具箱,包含了4种主流的技术:
- 网络结构搜索 (NAS)
- 模型剪枝
- 知识蒸馏 (KD)
- 量化
MMRazor是OpenMMLab项目的一部分。
主要特性
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兼容性
MMRazor和OpenMMLab有着类似的架构设计,并且实现了轻量化算法和视觉任务间轻耦合,因此很容易应用于OpenMMLab中其他的项目。
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灵活性
多种轻量化算法可以以一种即插即用的方式来组合使用,从而搭建出功能更强大的系统。
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便利性
得益于更好的模块化设计,开发者仅用修改少量代码,甚至只用修改配置文件即可实现新的轻量化算法。
关于MMRazor设计和实现的概括图, 如果想了解更多的细节,请参考 tutorials。
默认分支目前为 main,且分支上的代码已经切换到 v1.0.0 版本。旧版 master 分支的代码现存在 0.x 分支上
MMRazor v0.3.1 版本已经在 2022.5.4 发布。
测试结果可以在 模型库 中找到.
已经支持的算法:
Neural Architecture Search
Pruning
Knowledge Distillation
请参考安装教程获取更详细的安装指南。
请参考 用户指引 学习 MMRazor 的基本使用。 我们也提供了一些进阶教程:
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMRazor 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。
MMRazor 是一款由来自不同高校和企业的研发人员共同参与贡献的开源项目。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。 我们希望这个工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现已有算法并开发自己的新模型压缩算法,从而不断为开源社区提供贡献。
如果您发现此项目对您的研究有用,请考虑引用:
@misc{2021mmrazor,
title={OpenMMLab Model Compression Toolbox and Benchmark},
author={MMRazor Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmrazor}},
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
- MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱与测试基准
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具箱
- 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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