本文最后更新于:2024年7月1日 中午
OpenMMlab 中的开源仓库极大地方便了模型的训练部署,对于刚刚准备用到 MMseg 的用户,相比于教他怎么用,让他先跑起来我觉得更为重要,于是记录了这个 MMSeg 的Demo。
简介
OpenMMLab 构建了深度学习时代最具影响力的开源计算机视觉算法系统:
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提供高质量的库,减少算法重新实现的困难
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创建针对各种后端和设备的高效部署工具链
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为计算机视觉的研究和开发打下坚实的基础
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使用全栈工具链在学术研究和工业应用之间架起一座桥梁
MMSeg
MMSeg 是一个基于 PyTorch 的开源语义分割工具箱,是 OpenMMLab 项目的一部分。
基础环境
这里记录我当前使用的环境
- Python 3.8
- mmengine 0.10.4
- mmsegmentation 1.2.2
- mmcv 2.1.0
- openmim 0.3.9
- torch 2.1.2+cu118
demo 示例
运行 demo
解压缩,执行命令:
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参考资料
文章链接:
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/mmlab/mmseg-demo/
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MMSegmentation Demo
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/mmlab/mmseg-demo/