mmrazor

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现在可以使用大型型号的Mmrazor ！请参考mmrazorlarge

介绍

Mmrazor是用于模型减肥和汽车的模型压缩工具包，其中包括4种主流技术：

• 神经建筑搜索（NAS）
• 修剪
• 知识蒸馏（KD）
• 量化

它是OpenMMLAB项目的一部分。

主要功能：

• 兼容性

  由于OpenMMLAB的类似架构设计以及Slimming算法和视觉任务的解耦，因此MMRAZOR可以轻松地应用于OpenMMLAB的各种项目。

• 灵活性

  可以以插头-n-play的方式合并不同的算法，例如，NAS，修剪和KD，以构建更强大的系统。

• 方便

  使用更好的模块化设计，开发人员可以仅使用几个代码，甚至简单地修改配置文件，实现新的模型压缩算法。

关于Mmrazor的设计和实施，请参阅教程以获取更多详细信息。

最新更新

默认分支现在是main ，分支上的代码已升级到v1.0.0。旧的master分支代码现在存在于0.x分支

Mmrazor v1.0.0于2023-4-24发布，1.0.0rc2的重大更新包括：

1. MMRAZOR量化已发布。
2. 添加一种名为GroupFisher的新修剪算法。
3. 用mmrazor支持蒸馏RTMDET。

要了解有关MMRAZOR 1.0中更新的更多信息，请参阅ChangElog以获取更多详细信息！

基准和模型动物园

模型动物园中可用结果和模型。

支持的算法：

神经建筑搜索

• 飞镖（ICL'2019）

• detnas（Neurips'2019）

• SPO（ECCV'2020）

修剪

• Autoslim（Neurips'2019）

• l1-norm

• 集团费舍尔

• DMCP

知识蒸馏

• CWD（ICCV'2021）

• WSLD（ICL'2021）

• 阿布罗斯

• BYOT

• dafl

• DFAD

• DKD

• 因子转移

• fitnets

• KD

• OFD

• RKD

• ZSKT

• fbkd

量化

• Ptq

• 卡特

• LSQ

安装

mmrazor取决于pytorch，mmcv和mmengine。

请参阅installation.md以获取更多详细说明。

入门

请参阅用户指南以获取mmrazor的基本用法。也有高级指南：

贡献

我们感谢为改善Mmrazor的所有贡献。请参阅contrufing.md以获取贡献指南。

致谢

Mmrazor是一个开源项目，由来自各学院和公司的研究人员和工程师贡献。我们感谢所有实施方法或添加新功能的贡献者以及提供宝贵反馈的用户。我们希望工具箱和基准可以通过提供灵活的工具包来重新实现现有方法并开发自己的新模型压缩方法来为不断增长的研究社区提供服务。

引用

如果您发现此项目对您的研究有用，请考虑引用：

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

执照

该项目以Apache 2.0许可发布。

OpenMMLAB的项目

• MMCV：计算机视觉的OpenMMLAB基础库。
• MIM：MIM安装OpenMMLAB软件包。
• MMClassification：OpenMMLAB图像分类工具箱和基准测试。
• mmDetection：OpenMMLAB检测工具箱和基准测试。
• MMDetection3D：OpenMMLAB的一般3D对象检测的下一代平台。
• mmrotate：OpenMMLAB旋转对象检测工具箱和基准测试。
• Myolo：OpenMMLAB YOLO系列工具箱和基准测试。
• MMSementation：OpenMMLAB语义分割工具箱和基准测试。
• MMOCR：OpenMMLAB文本检测，识别和理解工具箱。
• mmpose：OpenMMLAB姿势估计工具箱和基准。
• mmhuman3d：OpenMMLAB 3D人类参数模型工具箱和基准测试。
• MMSelfSup：OpenMMLAB自制学习工具箱和基准。
• mmrazor：OpenMMLAB模型压缩工具箱和基准测试。
• mmfewshot：OpenMMLAB LIGHSHOT LEALLED TOOLBAX和BENCHMARK。
• MMACTION2：OpenMMLAB的下一代动作理解工具箱和基准测试。
• mmmtracking：OpenMMLAB视频感知工具箱和基准测试。
• MMFlow：OpenMMLAB光流动工具箱和基准测试。
• mediting：OpenMMLAB图像和视频编辑工具箱。
• mmgeneration：OpenMMLAB图像和视频生成模型工具箱。
• mmdeploy：OpenMMLAB模型部署框架。