mmrazorダウンロードmmrazorソースコードのダウンロード

mmrazor

パイソン

MMRazor V1.0.0 Release

ダウンロード

ドキュメント|インストール| ？モデル動物園| ？報告の問題

英語| 简体中文

大規模なモデル用のMmrazorが利用可能になりました！ Mmrazorlargeを参照してください

導入

Mmrazorは、モデルSlimmingとAutomlのモデル圧縮ツールキットで、4つの主流テクノロジーが含まれています。

ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）
剪定
知識蒸留（KD）
量子化

OpenMMLabプロジェクトの一部です。

主な機能：

互換性
Mmrazorは、OpenMMLabの同様のアーキテクチャデザインと、スリミングアルゴリズムとビジョンタスクのデカップリングにより、OpenMMLabのさまざまなプロジェクトに簡単に適用できます。
柔軟性
さまざまなアルゴリズムなど、NAS、剪定、KDは、より強力なシステムを構築するために、プラグアンドプレイの方法で組み込むことができます。
利便性
モジュラー設計が優れているため、開発者は少数のコードのみを使用して新しいモデル圧縮アルゴリズムを実装したり、構成ファイルを変更するだけでも実装できます。

Mmrazorの設計と実装については、詳細についてはチュートリアルを参照してください。

ベンチマークとモデル動物園

結果とモデルは、モデル動物園で利用できます。

サポートされているアルゴリズム：

ニューラルアーキテクチャ検索

ダーツ（ICLR'2019）
Detnas（Neurips'2019）
SPOS（ECCV'2020）

剪定

Autoslim（Neurips'2019）
L1-NORM
グループフィッシャー
DMCP

知識の蒸留

量子化

PTQ
qat
LSQ

インストール

Mmrazorは、Pytorch、MMCV、Mmengineに依存しています。

詳細な指示については、installation.mdを参照してください。

はじめる

mmrazorの基本的な使用については、ユーザーガイドを参照してください。高度なガイドもあります：

貢献

MMRazorを改善するためのすべての貢献に感謝します。貢献ガイドラインについては、Contrubuting.mdを参照してください。

了承

Mmrazorは、さまざまな大学や企業の研究者やエンジニアによって提供されるオープンソースプロジェクトです。メソッドを実装したり、新機能を追加したりするすべての貢献者と、貴重なフィードバックを提供するユーザーに感謝します。ツールボックスとベンチマークは、既存の方法を再実装するための柔軟なツールキットを提供し、独自の新しいモデル圧縮方法を開発することにより、成長する研究コミュニティに役立つことを願っています。

引用

このプロジェクトがあなたの研究で役立つと思う場合は、引用を検討してください。

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