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港中文开源视频作为分析库MMAction，指标检测库算法大更新
OpenMMLab 打算是香港中文大学多媒体尝试室（MMLab）2018 年启动的打算，由香港中文大学教授、东升国际官网科技结合首创人林达华教员掌管，初衷是「为推算机视觉的一些沉要方向成立统一而盛开的代码库，并不休把新的算法沉淀其中。」
2018 年 10 月，在 OpenMMLab 的首期打算中，东升国际官网和港中文正式开源了 mmdetection，这是一个基于 PyTorch 的开源指标检测工具包。该工具包支持 Mask RCNN 等多种盛行的检测框架，读者可在 PyTorch 环境下测试分歧的预训练模型及训练新的检测宰割模型。
昨日，林达华颁发知乎文章，颁布 OpenMMLab 第二期内容：
MMDetection（指标检测库）升级到 1.0，提供了一大批新的算法实现。
MMAction（作为鉴别和检测库）全新颁布。
MMDetection 1.0
Github 地址：open-mmlab/mmdetectiongithub.com
最新的 MMDetection 是 MMLab 结合东升国际官网科技以及十多个钻研团队合作实现的。据介绍，相较于其他开源数据库，MMDetection 1.0 的优势如下：
高度？榛纳杓。通过分歧检测算法流程的分化，形成一系列可定造的？。而后对这些？榻兴婊楹，能够迅速搭建分歧的检测框架。
多种算法框架支持。MMDetection 直接支持多种主流的指标检测与事俘宰割的算法框架，蕴含 single-stage、two-stage、multi-stage 等多种典型架构，以及各类新型？。此表，MMDetection 还提供了 200 多个预训练的模型。
高推算机能。MMDetection 所支持的重要？榫茉 GPU 上运行。整体的训练速杜着于 Detectron、maskrcnn-benchmark、以及 SimpleDet。出格值得一提的是，MMDetection 还直接支持混合精度训练以及多卡结合训练，这些技术的引入都能显著提高训练的效能。
先进算法。MMDetection 提供了在 MSCOCO 2018 角逐中夺冠的 HTC 算法。随着越来越多钻研团队参与到 mmdetection 的开发中，MMLab 钻研团队将持续维持和最新算法的同步。
此表，MMLab 也颁布了一份技术汇报，对 MMDetection 进行了具体介绍。
从机构名称中，我们能够发现 MMDetection 的颁布结合了国内表 13 所机构。
汇报链接：https://arxiv.org/abs/1901.11356
该汇报还提供了 MMDetection 与其他开源库的对比，能够看到 MMDetection 提供的算法远比其他开源库丰硕：
MMDetection 与其他开源库的对比
MMLab 的钻研团队还在 MMDetection 的基础上对有关算法进行了全方位的对比试验。他们比力了损失函数、归一化战术、训练尺度等一系列设计参数的选择对于检测机能的影响。
视频作为分析库 MMAction
林达华介绍路，「在深度进建刚刚起头进入推算机视觉领域的时辰，MMLab 已经起头了对使用深度进建进行视频作为分析的钻研，提出了一系列有影响的算法框架。好比，我们在 ECCV 2016 提出的时序分段网络（Temporal Segmental Network）已经被宽泛使用于现实系统中，并影响了好多新的算法设计。」
基于从前几年的索求，MMLab 成立了专门用于视频作为分析的统一代码库 MMAction。
项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmaction
据介绍，MMAction 有以下沉要利益：
全面支持视频作为分析的各类工作，蕴含作为鉴别（action recognition）、时域作为检测（temporal action detection）以实时空作为检测（spatial-temporal action detection）。
支持多种盛行的数据集，蕴含 Kinetics、THUMOS、UCF101、ActivityNet、Something-Something、以及 AVA 等。
已实现多种作为分析算法框架，蕴含 TSN、I3D、SSN、以及新的 spatial-temporal action detection 步骤。MMAction 还通过 Model Zoo 提供了多个预训练模型，以及它们在分歧数据集上的机能指标。
选取高度？榛杓。用户能够凭据必要对分歧？，好比 backbone 网络、采样规划等等进行矫捷沉组，以满足分歧的利用必要。
