画像処理 - オープンソース アルゴリズムのコレクション
以下で説明するオープンソース アルゴリズムの各コレクションには、複数のオープンソース アルゴリズムが含まれています
1. 画像検出 - MMDetection の概要
- はじめに: MMDetection は、PyTorch に基づくオブジェクト検出のためのオープンソース ツールボックスです。これは OpenMMLab プロジェクトの一部です。
- 注：MMDetection: OpenMMLab 検出ツールボックスとベンチマーク (2019)
- オープンソースコード: https://github.com/open-mmlab/mmdetection
- 主な特徴
- モジュール設計
MMDetection は、検出フレームワークをさまざまなモジュール コンポーネントに分離し、さまざまなモジュール コンポーネントを組み合わせることで、ユーザーはカスタム検出モデルを簡単に構築できます- 複数の検出タスクをサポート
MMDetection は、オブジェクト検出、インスタンス セグメンテーション、パノラマ セグメンテーション、半教師ありオブジェクト検出などのさまざまな検出タスクをサポートします。- Fast
Basic のボックスおよびマスク操作は GPU バージョンで実装されており、トレーニング速度は Detectron2、maskrcnn-benchmark、SimpleDet などの他のコード ベースと比較して高速または同等です。- 高性能
MMDetection このアルゴリズム ライブラリは、COCO 2018 ターゲット検出コンペティションの優勝チームである MMDet チームが開発したコードから派生し、その後改良と強化を続けてきました。新しくリリースされた RTMDet は、リアルタイムのインスタンス セグメンテーションと回転オブジェクト検出タスクでも最先端の結果を達成すると同時に、オブジェクト検出モデル間でパラメーターと精度の最適なバランスも実現します。
2. 画像のセグメンテーション - MMS セグメンテーションの概要
- はじめに: MMSegmentation は、PyTorch に基づくセマンティック セグメンテーション用のオープン ソース ツールボックスです。これは OpenMMLab プロジェクトの一部です。
- 标题：MMSegmentation: OpenMMLab セマンティック セグメンテーション ツールボックスとベンチマーク (2020)
- オープンソースコード: https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation
- 主な特徴
- 統合ベンチマーク プラットフォーム
さまざまなセマンティック セグメンテーション アルゴリズムをベンチマーク用の統合ツールボックスに統合します。- モジュラー設計
MMSegmentation は、セグメンテーション フレームワークをさまざまなモジュール コンポーネントに分離し、さまざまなモジュール コンポーネントを組み合わせることで、ユーザーはカスタム セグメンテーション モデルを簡単に構築できます。- 豊富なプラグアンドプレイ アルゴリズムとモデル
MMSegmentation は、PSPNet、DeepLabV3、PSANet、DeepLabV3+ など、多くの主流および最新の検出アルゴリズムをサポートしています。- 高速
トレーニングは、他のセマンティック セグメンテーション コードベースよりも高速か、同等です。
3. 画像その他 - MMPreTrain
- タイトル
MMPreTrain: OpenMMLab の事前トレーニング ツールボックスとベンチマーク (2023)
- オープンソースコード
https://github.com/open-mmlab/mmpretrain
- OpenMMLab のプロジェクト
