mmrazor

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O MMRAZOR para modelos grandes está disponível agora! Por favor, consulte Mmrazorlarge

Introdução

O MMRAZOR é um modelo de ferramentas de compactação modelo para Slimming e Automl, que inclui 4 tecnologias convencionais:

• Pesquisa de arquitetura neural (NAS)
• Podando
• Destilação do conhecimento (KD)
• Quantização

Faz parte do projeto OpenMmlab.

Principais características:

• Compatibilidade

  O MMrazor pode ser facilmente aplicado a vários projetos no OpenMmlab, devido ao design de arquitetura semelhante do OpenMmlab, bem como à dissociação de algoritmos de emagrecimento e tarefas de visão.

• Flexibilidade

  Diferentes algoritmos, por exemplo, NAS, poda e KD, podem ser incorporados de maneira plug-n-play para construir um sistema mais poderoso.

• Conveniência

  Com um melhor design modular, os desenvolvedores podem implementar novos algoritmos de compactação de modelos com apenas alguns códigos ou mesmo simplesmente modificando os arquivos de configuração.

Sobre o design e a implementação da MMRazor, consulte os tutoriais para obter mais detalhes.

As atualizações mais recentes

A filial padrão agora é main e o código na ramificação foi atualizado para v1.0.0. O antigo código do ramo master agora existe na filial 0.x

O MMrazor v1.0.0 foi lançado em 2023-4-24, as principais atualizações de 1.0.0rc2 incluem:

1. A quantização do MMRAZOR é liberada.
2. Adicione um novo algoritmo de poda chamado Groupfisher.
3. Apoie a destilaria rtmdet com mmrazor.

Para saber mais sobre as atualizações no MMRazor 1.0, consulte o Changelog para obter mais detalhes!

Referência e zoológico de modelo

Resultados e modelos estão disponíveis no zoológico do modelo.

Algoritmos suportados:

Pesquisa de arquitetura neural

• Dardos (ICLR'2019)

• Detnas (Neurips'2019)

• SPOS (ECCV'2020)

Podando

• AutoSlim (Neurips'2019)

• L1-NORM

• Grupo Fisher

• DMCP

Destilação do conhecimento

• CWD (ICCV'2021)

• WSLD (ICLR'2021)

• Abloss

• ByOT

• Dafl

• Dfad

• Dkd

• Transferência de fatores

• FitNets

• KD

• OFD

• Rkd

• Zskt

• Fbkd

Quantização

• Ptq

• Qat

• LSQ

Instalação

MMRazor depende de Pytorch, MMCV e Mmengine.

Consulte a instalação.md para obter uma instrução mais detalhada.

Começando

Consulte os guias do usuário para o uso básico do MMRAZOR. Também existem guias avançados:

Contribuindo

Agradecemos todas as contribuições para melhorar o MMrazor. Consulte a contração contínua.md para obter a diretriz contribuinte.

Reconhecimento

O MMrazor é um projeto de código aberto que é contribuído por pesquisadores e engenheiros de várias faculdades e empresas. Agradecemos todos os colaboradores que implementam seus métodos ou adicionam novos recursos, bem como usuários que fornecem feedbacks valiosos. Desejamos que a caixa de ferramentas e a referência possam servir à crescente comunidade de pesquisa, fornecendo um kit de ferramentas flexível para reimplementar os métodos existentes e desenvolver seus novos métodos de compactação de modelos.

Citação

Se você achar este projeto útil em sua pesquisa, considere citar:

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

Licença

Este projeto é lançado sob a licença Apache 2.0.

Projetos no OpenMmlab

• MMCV: Biblioteca fundamental do OpenMmlab para visão computacional.
• MIM: MIM instala pacotes OpenMmlab.
• MMCLASSIFICATIVA: Caixa de ferramentas de classificação de imagem OpenMMLab e referência.
• MMDETECTION: Caixa de ferramentas de detecção OpenMMLab e referência.
• MMDETECTION3D: Plataforma de próxima geração do OpenMmlab para detecção geral de objetos 3D.
• MMROTATE: Caixa de ferramentas de detecção de objetos rotacionada OpenMMLab e referência.
• MMYOLO: OpenMMMLab YOLO Series Caixa de ferramentas e benchmark.
• MMSsegmentation: Caixa de ferramentas de segmentação semântica OpenMMLab e referência.
• MMOCR: OpenMMLab Text Detection, Reconhecimento e Caixa de Ferramentas.
• MMPOSE: OpenMmlab Pose Estimativa Caixa de ferramentas e referência.
• MMHUMAN3D: OpenMMLab 3D Modelo Human Paramétrico Caixa de ferramentas e benchmark.
• MMSelfSup: OpenMmlab Caixa de ferramentas de aprendizado auto-supervisionada e referência.
• MMRAZOR: OpenMmlab Model Compression Toolbox e Benchmark.
• MMFewshot: OpenMmlab FewShot Learning Caixa de ferramentas e referência.
• Mmaction2: Ação de próxima geração do OpenMmlab Caixa de ferramentas e benchmark.
• MMTRACKING: Caixa de ferramentas de percepção de vídeo OpenMMLab e referência.
• MMFlow: OpenMMLab Caixa de ferramentas de fluxo óptico e referência.
• Mmediting: OpenMmlab Image e Video Editing Toolbox.
• MMEGERAÇÃO: OpenMMMLab Image and Video Generative Models Toolbox.
• MMDEPLOW: OpenMmlab Model Deployment Framework.