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文档: https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/main

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简介

MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。

main 分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。

🎉 MMSegmentation v1.0.0 简介 🎉

我们非常高兴地宣布 MMSegmentation 最新版本的正式发布！在这个新版本中，主要分支是 main 分支，开发分支是 dev-1.x。而之前版本的稳定分支保留为 0.x 分支。请注意，master 分支将只在有限的时间内维护，然后将被删除。我们鼓励您在使用过程中注意分支选择和更新。感谢您一如既往的支持和热情，让我们共同努力，使 MMSegmentation 变得更加健壮和强大！💪

MMSegmentation v1.x 在 0.x 版本的基础上有了显著的提升，提供了更加灵活和功能丰富的体验。为了更好使用 v1.x 中的新功能，我们诚挚邀请您查阅我们详细的 📚 迁移指南，以帮助您无缝地过渡您的项目。您的支持对我们来说非常宝贵，我们热切期待您的反馈！

主要特性

• 统一的基准平台

  我们将各种各样的语义分割算法集成到了一个统一的工具箱，进行基准测试。

• 模块化设计

  MMSegmentation 将分割框架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分割模型。

• 丰富的即插即用的算法和模型

  MMSegmentation 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 PSPNet，DeepLabV3，PSANet，DeepLabV3+ 等.

• 速度快

  训练速度比其他语义分割代码库更快或者相当。

更新日志

最新版本 v1.0.0 在 2023.04.06 发布。 如果想了解更多版本更新细节和历史信息，请阅读更新日志。

安装

请参考快速入门文档进行安装，参考数据集准备处理数据。

快速入门

请参考概述对 MMSegmetation 进行初步了解

请参考用户指南了解 mmseg 的基本使用，以及进阶指南深入了解 mmseg 设计和代码实现。

同时，我们提供了 Colab 教程。你可以在这里浏览教程，或者直接在 Colab 上运行。

若需要将 0.x 版本的代码迁移至新版，请参考迁移文档。

基准测试和模型库

测试结果和模型可以在模型库中找到。

如果遇到问题，请参考 常见问题解答。

社区项目

这里有一些由社区用户支持和维护的基于 MMSegmentation 的 SOTA 模型和解决方案的实现。这些项目展示了基于 MMSegmentation 的研究和产品开发的最佳实践。 我们欢迎并感谢对 OpenMMLab 生态系统的所有贡献。

贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMSegmentation 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

MMSegmentation 是一个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，从而不断为开源社区提供贡献。

引用

如果你觉得本项目对你的研究工作有所帮助，请参考如下 bibtex 引用 MMSegmentation。

@misc{mmseg2020,
    title={{MMSegmentation}: OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark},
    author={MMSegmentation Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation}},
    year={2020}
}

开源许可证

该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。

OpenMMLab 的其他项目

• MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练库
• 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
• MMEval: 统一开放的跨框架算法评测库
• 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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