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MMClassification核心特性详解
资料介绍
MMClassification 是OpenMMLab开源项目体系下的一个基于 PyTorch 的图像分类工具箱，它是 PyTorch 生态中一款功能完善、扩展性强的图像分类研究与开发框架，由香港中文大学多媒体实验室和商汤科技共同开发维护，目前已经成为计算机视觉领域图像分类方向最常用的开源工具库之一。
核心特性
模块化设计
MMClassification 采用解耦的模块化设计，将整个训练推理流程拆分为数据加载、数据增强、模型构建、损失计算、优化器配置、学习率调度、训练钩子等多个独立模块，开发者可以根据自身需求灵活组合不同模块，快速搭建自定义图像分类任务，不需要修改底层框架代码即可完成功能扩展。
支持丰富的算法与模型
MMClassification 覆盖了绝大多数主流的图像分类经典算法与前沿算法，内置了超过100种经典图像分类网络结构，包括但不限于：
· 传统CNN架构：AlexNet、VGG系列、ResNet系列、ResNeXt系列、SEResNet、RegNet、DenseNet、MobileNet系列、ShuffleNet系列、EfficientNet系列、ConvNeXt等；
· 新兴架构：Vision Transformer、Swin Transformer、MLP-Mixer、ResT等多种基于Transformer和MLP的架构；
同时框架内置了大量在 ImageNet 等权威数据集上预训练好的权重文件，用户可以直接下载使用，既可以直接用于推理，也可以基于预训练权重快速微调自定义数据集。
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| MMClassification核心特性详解.docx | 15K |
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