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介绍

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。

架构简析

特性简介

支持超多 OpenMMLab 算法库

支持多种推理后端

支持的设备平台和推理引擎如下表所示。benchmark请参考这里

Device / Platform	Linux	Windows	macOS	Android
x86_64 CPU	ONNXRuntime pplnn ncnn LibTorch OpenVINO TVM	ONNXRuntime OpenVINO	-	-
ARM CPU	ncnn	-	-	ncnn
RISC-V	ncnn	-	-	-
NVIDIA GPU	ONNXRuntime TensorRT pplnn LibTorch TVM	ONNXRuntime TensorRT pplnn	-	-
NVIDIA Jetson	TensorRT	-	-	-
Huawei ascend310	CANN	-	-	-
Rockchip	RKNN	-	-	-
Apple M1	-	-	CoreML	-
Adreno GPU	-	-	-	SNPE ncnn
Hexagon DSP	-	-	-	SNPE

SDK 可高度定制化

Transform 数据预处理
Net 推理
Module 后处理

中文文档

新人解说

基准与模型库

基准和支持的模型列表可以在基准和模型列表中获得。

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。

致谢

OpenPPL: 高性能推理框架底层库
OpenVINO: AI 推理优化和部署框架
ncnn: 为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架

引用

如果您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 MMDeploy:

@misc{=mmdeploy,
    title={OpenMMLab's Model Deployment Toolbox.},
    author={MMDeploy Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmdeploy}},
    year={2021}
}

开源许可证

该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。

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
MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱和基准测试
MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
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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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