mmrazor

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¡Mmrazor para modelos grandes ya está disponible! Consulte MMRazorLarge

Introducción

MMRazor es un kit de herramientas de compresión modelo para adelgazamiento del modelo y automl, que incluye 4 tecnologías convencionales:

• Búsqueda de arquitectura neural (NAS)
• Poda
• Destilación del conocimiento (KD)
• Cuantificación

Es parte del proyecto OpenMMLab.

Características principales:

• Compatibilidad

  MMRazor se puede aplicar fácilmente a varios proyectos en OpenMMLab, debido al diseño de arquitectura similar de OpenMMLab, así como al desacoplamiento de algoritmos de adelgazamiento y tareas de visión.

• Flexibilidad

  Los diferentes algoritmos, por ejemplo, NAS, poda y KD, se pueden incorporar de manera complementaria para construir un sistema más potente.

• Conveniencia

  Con un mejor diseño modular, los desarrolladores pueden implementar nuevos algoritmos de compresión de modelos con solo unos pocos códigos, o incluso simplemente modificando archivos de configuración.

Sobre el diseño e implementación de MMRazor, consulte tutoriales para obtener más detalles.

Últimas actualizaciones

La rama predeterminada ahora es main y el código en la rama se ha actualizado a V1.0.0. El antiguo código de rama master ahora existe en la rama 0.x

MMRAZOR V1.0.0 se lanzó en 2023-4-24, las principales actualizaciones de 1.0.0rc2 incluyen:

1. Se libera la cuantización de Mmrazor.
2. Agregue un nuevo algoritmo de poda llamado Groupfisher.
3. Apoya la destilación de rtmdet con mmrazor.

Para saber más sobre las actualizaciones en Mmrazor 1.0, consulte ChangeLog para obtener más detalles.

Zoológico de referencia y modelo

Los resultados y los modelos están disponibles en el zoológico del modelo.

Algoritmos compatibles:

Búsqueda de arquitectura neural

• Dardos (ICLR'2019)

• Detnas (Neurips'2019)

• SPO (ECCV'2020)

Poda

• AutoSlim (Neurips'2019)

• Norma L1

• Grupo de pescadores

• DMCP

Destilación de conocimiento

• CWD (ICCV'2021)

• WSLD (ICLR'2021)

• Abrochado

• Byot

• Dalf

• Dfad

• DKD

• Transferencia de factores

• Fitnets

• KD

• De color

• RKD

• Zskt

• Fbkd

Cuantificación

• PTQ

• Ruing

• LSQ

Instalación

Mmrazor depende de Pytorch, MMCV y MMEngine.

Consulte la instalación. MD para obtener una instrucción más detallada.

Empezando

Consulte las guías de usuario para el uso básico de Mmrazor. También hay guías avanzadas:

Que contribuye

Apreciamos todas las contribuciones para mejorar el mmrazor. Consulte Atrubuting.md para la guía contribuyente.

Reconocimiento

MMRazor es un proyecto de código abierto que contribuyen a investigadores e ingenieros de varias universidades y empresas. Apreciamos a todos los contribuyentes que implementan sus métodos o agregan nuevas características, así como a los usuarios que otorgan comentarios valiosos. Deseamos que la caja de herramientas y el punto de referencia puedan servir a la creciente comunidad de investigación al proporcionar un conjunto de herramientas flexible para reimplinar los métodos existentes y desarrollar sus propios métodos de compresión de nuevos modelos.

Citación

Si encuentra útil este proyecto en su investigación, considere citar:

 @misc { 2021mmrazor ,
    title = { OpenMMLab Model Compression Toolbox and Benchmark } ,
    author = { MMRazor Contributors } ,
    howpublished = { url{https://github.com/open-mmlab/mmrazor} } ,
    year = { 2021 }
}

Licencia

Este proyecto se publica bajo la licencia Apache 2.0.

Proyectos en OpenMMLab

• MMCV: OpenMMLab Biblioteca fundamental para la visión por computadora.
• MIM: MIM instala paquetes OpenMMLab.
• MMClassification: OpenMMLab Clasificación de imágenes de herramientas y punto de referencia.
• MMDETECTION: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark.
• MMDETECTION3D: la plataforma de próxima generación de OpenMMLab para la detección general de objetos 3D.
• MMROTATE: OpenMMLab Caja de herramientas de detección de objetos rotados y punto de referencia.
• MMYOLO: OpenMMLab Yolo Series Toolbox y Benchmark.
• MMSegmation: OpenMMLab Semantic Segmation Toolbox y Benchmark.
• MMOCR: OpenMMLab de texto de texto, reconocimiento y comprensión de la caja de herramientas.
• MMPOSE: OpenMMLab Pose Estimation Toolboxbox y Benchmark.
• MMHUMAN3D: OpenMMLAB 3D Modelo de herramientas paramétricas humanas y punto de referencia.
• MMSelfsup: OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark.
• MMRAZOR: caja de herramientas de compresión del modelo OpenMMLab y punto de referencia.
• Mmfewshot: OpenMMLab Smantshot Learning Toolbox and Benchmark.
• MMACTION2: la caja de herramientas de comprensión de acción de próxima generación de OpenMMLAB y el punto de referencia.
• MMTracking: OpenMMLab Video Perception Toolbox y Benchmark.
• MMFLOW: OpenMMLab Flow Toolbox Box y Benchmark.
• Mmediting: OpenMMLab Image y Video Editing Toolboxbox.
• MM Generation: OpenMMLab Imagen y Video Generation Models Toolbox.
• MMDeploy: marco de implementación del modelo OpenMMLab.