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Introduction

MMFewShot 是一款基于 PyTorch 的少样本学习代码库，是 OpenMMLab 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

• 支持多种少样本任务

  MMFewShot 为少样本分类和检测任务提供了的统一实现和评估框架。

• 模块化设计

  MMFewShot 将不同少样本任务解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的少样本算法模型。

• 强大的基准模型与SOTA

  MMFewShot 提供了少样本分类和检测任务中最先进的算法和强大的基准模型.

更新

v0.1.0 版本已于 2021 年 11 月 24 日发布，可通过查阅更新日志了解更多细节以及发布历史。

安装与准备数据集

MMFewShot 依赖 PyTorch 和 MMCV 。 请参考安装文档进行安装和参考数据准备准备数据集。

开始使用 MMFewShot

如果初次了解少样本学习，你可以从基础介绍开始了解少样本学习的基本概念和 MMFewShot 的框架。 如果对少样本学习很熟悉，请参考使用教程获取MMFewShot的基本用法。

MMFewShot 也提供了其他更详细的教程，包括：

• 少样本分类

  • 概览
  • 配置文件
  • 添加数据集
  • 添加新模型
  • 自定义模型运行环境。

• 少样本检测

  • 概览
  • 配置文件
  • 添加数据集
  • 添加新模型
  • 自定义模型运行环境。

基准测试和模型库

本工具箱支持的各个模型的结果和设置都可以在模型库页面中查看。

已支持的算法：

参与贡献

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMFewShot 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

MMFewShot 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

如果您发现此项目对您的研究有用，请考虑引用：

@misc{mmfewshot2021,
    title={OpenMMLab Few Shot Learning Toolbox and Benchmark},
    author={mmfewshot Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmfewshot}},
    year={2021}
}

许可

该项目遵循Apache 2.0 license开源协议。

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
• MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
• MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
• MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
• 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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